- 分层强化学习从月初更新到了月中，也准备告一段落了，后续深入研究强化学习，分层的理念多多少少都会涉及。面对复杂场景下的智能体决策问题，如何将复杂问题简单化总是不可避免的。如果后续还有值得分享算法，也会再开单文介绍。 分层强化学习从月初更新到了月中，也准备告一段落了，后续深入研究强化学习，分层的理念多多少少都会涉及。面对复杂场景下的智能体决策问题，如何将复杂问题简单化总是不可避免的。如果后续还有值得分享算法，也会再开单文介绍。
- 离线策略修正分层强化学习，Hierarchical Reinforcement Learning with Off-Policy Correction (HIRO) 是一种基于分层强化学习的算法，旨在解决长时间跨度和稀疏奖励问题。HIRO 特别引入了离策略（off-policy）校正机制，允许高层策略利用低层策略的经验，而不会因为低层策略的更新而产生偏差。 离线策略修正分层强化学习，Hierarchical Reinforcement Learning with Off-Policy Correction (HIRO) 是一种基于分层强化学习的算法，旨在解决长时间跨度和稀疏奖励问题。HIRO 特别引入了离策略（off-policy）校正机制，允许高层策略利用低层策略的经验，而不会因为低层策略的更新而产生偏差。
- 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动
- Options Framework（选项框架）是分层强化学习中的一种经典方法，旨在通过将动作抽象化为**选项（Options）**来简化复杂任务的学习过程。基于Sutton等人提出的选项框架（Options Framework），其中选项是从一个子任务执行到完成的高层决策链。高层决策什么时候调用特定选项，低层负责具体执行选项的策略。 选项框架允许智能体在多个时间步内选择并执行较高级别的策略，而不 Options Framework（选项框架）是分层强化学习中的一种经典方法，旨在通过将动作抽象化为**选项（Options）**来简化复杂任务的学习过程。基于Sutton等人提出的选项框架（Options Framework），其中选项是从一个子任务执行到完成的高层决策链。高层决策什么时候调用特定选项，低层负责具体执行选项的策略。 选项框架允许智能体在多个时间步内选择并执行较高级别的策略，而不
- 半马尔可夫决策过程，Semi-Markov Decision Processes (SMDP) 是一种用于分层强化学习的模型，适用于那些包含不规则时间步或长期延迟决策的任务。相比于标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），SMDP 能够处理不同时间间隔之间的决策问题，因此在强化学习中广泛应用于分层结构，尤其是需要长时间跨度或多步策略的复杂任务中。 半马尔可夫决策过程，Semi-Markov Decision Processes (SMDP) 是一种用于分层强化学习的模型，适用于那些包含不规则时间步或长期延迟决策的任务。相比于标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），SMDP 能够处理不同时间间隔之间的决策问题，因此在强化学习中广泛应用于分层结构，尤其是需要长时间跨度或多步策略的复杂任务中。
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- Hierarchical Actor-Critic (HAC) 算法是一种用于分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）的算法，由Levy等人在2019年提出。HAC的目的是通过分层结构，将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务，从而更高效地学习策略。该算法使用了两层的Actor-Critic架构来实现策略和值函数的学习，并通过子任务的分解来降低 Hierarchical Actor-Critic (HAC) 算法是一种用于分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）的算法，由Levy等人在2019年提出。HAC的目的是通过分层结构，将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务，从而更高效地学习策略。该算法使用了两层的Actor-Critic架构来实现策略和值函数的学习，并通过子任务的分解来降低
- FeUdal Networks（FuN）是一种分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）算法，由Google DeepMind团队提出。该算法的灵感来源于层级控制结构，将任务分解为高层目标和低层执行细节，从而提高强化学习在复杂环境中的效率。与传统的强化学习算法不同，FeUdal Networks将学习过程分为不同的层次，每个层次的角色不同，但都 FeUdal Networks（FuN）是一种分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）算法，由Google DeepMind团队提出。该算法的灵感来源于层级控制结构，将任务分解为高层目标和低层执行细节，从而提高强化学习在复杂环境中的效率。与传统的强化学习算法不同，FeUdal Networks将学习过程分为不同的层次，每个层次的角色不同，但都
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- 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。
- MAXQ分解是一种用于分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）的算法，由Thomas G. Dietterich提出。该算法通过将复杂的任务分解成更小的子任务来简化问题，并利用这些子任务来构建更复杂的策略。主要思想是将一个复杂的Markov决策过程（MDP）分解成一系列嵌套的子MDP，以便更容易解决。MAXQ算法引入了一种分层的结构，将原始任 MAXQ分解是一种用于分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）的算法，由Thomas G. Dietterich提出。该算法通过将复杂的任务分解成更小的子任务来简化问题，并利用这些子任务来构建更复杂的策略。主要思想是将一个复杂的Markov决策过程（MDP）分解成一系列嵌套的子MDP，以便更容易解决。MAXQ算法引入了一种分层的结构，将原始任
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