apprentissage par renforcement hiérarchique

L'apprentissage par renforcement hiérarchique (HRL) est une méthode d'apprentissage par renforcement qui apprend les comportements et les décisions de haut niveau de manière hiérarchique. Différent des méthodes traditionnelles d'apprentissage par renforcement, HRL décompose la tâche en plusieurs sous-tâches et apprend une stratégie locale dans chaque sous-tâche, puis combine ces stratégies locales pour former une stratégie globale. Cette méthode d'apprentissage hiérarchique peut réduire les difficultés d'apprentissage causées par des environnements de grande dimension et des tâches complexes, et améliorer l'efficacité et les performances de l'apprentissage. Grâce à des stratégies à plusieurs niveaux, HRL peut prendre des décisions à différents niveaux pour atteindre des comportements intelligents de plus haut niveau. Cette méthode a fait des progrès significatifs dans de nombreux domaines tels que le contrôle des robots, le jeu et la conduite autonome, et devrait jouer un rôle important dans les futures recherches sur l’intelligence artificielle.

Dans l'apprentissage par renforcement hiérarchique, les agents sont divisés en deux types : les agents de haut niveau et les agents de bas niveau. La principale responsabilité des agents de haut niveau est d’apprendre à sélectionner des sous-tâches, tandis que les agents de bas niveau sont chargés d’apprendre à effectuer des actions spécifiques dans les sous-tâches. Les deux types d’agents interagissent via des signaux de récompense pour accomplir des tâches ensemble. L'agent de haut niveau décide quelle sous-tâche choisir en observant l'état de l'environnement et les signaux de récompense, puis transmet la sous-tâche à l'agent de bas niveau. L'agent de bas niveau apprend et exécute les actions correspondantes sur la base des sous-tâches reçues. Au cours du processus d'exécution des actions, l'agent de bas niveau interagira en permanence avec l'environnement et recevra des informations en retour de l'environnement. Ces informations seront transmises à

L'avantage de l'apprentissage par renforcement hiérarchique est de réduire la complexité de l'espace d'action et d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage et le taux de réussite. Dans le même temps, il peut résoudre des problèmes difficiles à résoudre avec les méthodes traditionnelles d’apprentissage par renforcement, tels que les récompenses longtemps retardées et les récompenses rares.

L'apprentissage par renforcement hiérarchique a de larges perspectives d'application dans des domaines tels que la robotique, la conduite autonome et l'intelligence des jeux.

Recherche sur l'algorithme d'apprentissage par renforcement hiérarchique

L'apprentissage par renforcement hiérarchique est basé sur l'apprentissage par essais et erreurs et est optimisé au niveau de la décomposition des tâches et de l'apprentissage.

HRL décompose les tâches complexes en tâches simples pour former une structure hiérarchique. Chaque couche a une fonction d'objectif et de récompense, et les sous-tâches sont de faible dimension. L'objectif est d'apprendre des stratégies pour résoudre des tâches de bas niveau afin de résoudre des tâches de haut niveau.

L'avantage du HRL est de réduire la complexité de l'apprentissage et d'améliorer l'efficacité. Il permet d'apprendre des concepts abstraits et d'augmenter la flexibilité de la machine.

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