資料介紹
針對分層強化學習需要人工給出層次結構這一問題,同時考慮到基于狀態(tài)空間的自動分層方法在環(huán)境狀態(tài)中沒有明顯子目標時分層效果并不理想的情況,提出一種基于動作空間的自動構造層次結構方法。首先,根據(jù)動作影響的狀態(tài)分量將動作集合劃分為多個不相交的子集;然后,分析Agent在不同狀態(tài)下的可用動作,并識別瓶頸動作;最后,由瓶頸動作與執(zhí)行次序確定動作子集之間的上下層關系,并構造層次結構。此外,對MAXQ方法中子任務的終止條件進行修改,使所提算法構造的層次結構可以通過MAXQ方法找到最優(yōu)策略。實驗結果表明,所提算法可以自動構造層次結構,而不會受環(huán)境變化的干擾。與Q學習、Sarsa算法相比,MAXQ方法根據(jù)該結構得到最優(yōu)策略的時間更短,獲得回報更高。驗證了所提算法能夠有效地自動構造MAXQ層次結構,并使尋找最優(yōu)策略更加高效。

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