分层强化学习综述

强化学习(reinforcement learning) 是机器学习和人工智能领域的重要分支,近年来受到社会各界和企业的广泛关注。强化学习算法要解决的主要问题是,智能体如何直接与环境进行交互来学习策略。但是当状态空间维度增加时,传统的强化学习方法往往面面临着维度灾难,难以取得好的学习效果。分层强化学习(hierarchical reinforcement learning) 致力于将一个复杂的强化学习问题分解成几个子问题并分别解决,可以取得比直接解决整个问题更好的效果。分层强化学习是解决大规模强化学习问题的潜在途径,然而其受到的关注不高!本文将介绍和回顾分层强化学习的几大类方法。