强化学习系列（8）：分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）原理与应用

强化学习系列（8）：分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）原理与应用

一、分层强化学习（HRL）基本原理

背景与目标

在面对复杂的现实世界强化学习任务时，传统的单层次强化学习算法往往面临诸多挑战，比如状态空间和动作空间过大、任务目标复杂且具有多个子目标等。分层强化学习（HRL）旨在通过构建层次化的结构，将复杂任务分解为多个相对简单的子任务，每个子任务在不同层次上进行学习和优化，从而提高学习效率，更有效地解决复杂问题。

核心思想

HRL的核心思想是引入层次结构，将整个强化学习过程划分为多个层次，高层次的策略负责制定宏观的、长期的目标和决策，低层次的策略则负责执行具体的、短期的动作来实现这些目标。不同层次之间相互协作，通过层层递进的方式来完成复杂任务，就如同人类在完成复杂工作时会先规划大框架，再细化具体操作一样。

层次间的交互机制

高层次策略产生的指令或目标会传递给低层次策略，低层次策略基于接收到的信息在当前环境下采取具体动作，并将执行结果反馈给高层次策略，高层次策略再根据反馈进行调整和进一步决策，如此循环往复，实现整个任务的逐步推进。

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二、HRL的常见模型和方法

选项框架（Options Framework）

• 基本概念：选项框架是HRL中一种重要的表示形式，它将一个动作序列抽象为一个“选项”，可以看作是介于宏观目标和微观动作之间的一种中间概念。一个选项包含三个要素：起始条件（决定何时可以启动该选项）、策略（在选项执行过程中采取的具体动作策略）以及终止条件（决定何时结束该选项的执行）。
• 示例应用场景：在一个大型游戏环境中，比如模拟城市建设游戏，高层次策略可能决定要建造一个商业区（这就是一个选项的宏观目标），其起始条件可能是当前城市有足够的资金和合适的土地，然后在执行这个选项的过程中，低层次策略会根据具体情况采取诸如购买土地、雇佣工人、建造具体商业建筑等一系列动作，当商业区的所有规划建筑都建造完成或者资金不足等情况出现时，满足终止条件，该选项结束，高层次策略再基于此进行下一步决策，比如接着考虑建设住宅区等其他目标。

分层深度Q网络（Hierarchical DQN）

• 网络结构特点：分层深度Q网络在传统DQN的基础上进行扩展，构建了多层的网络结构。高层次的网络负责学习高层次的状态价值和选择高层次的动作（如对应选项的选择等），低层次的网络则针对具体的动作空间进行Q值估计和动作选择。不同层次网络之间通过特定的信息传递机制进行交互，例如高层次网络输出的决策信息会作为低层次网络的部分输入，影响低层次网络的动作选择。
• 训练方式：在训练时，既要考虑各层次网络自身的Q值更新和策略优化，又要考虑层次间交互带来的影响，通过合理设置奖励机制，使得不同层次网络都朝着有利于完成整体复杂任务的方向学习。比如在机器人复杂任务规划场景中，高层次网络根据机器人的整体任务目标（如完成一个物料搬运任务，包含多个阶段）来选择阶段任务对应的选项，低层次网络则根据具体阶段的环境情况选择具体的动作（如控制机器人的关节运动等），训练过程中根据任务完成进度和具体动作的效果给予相应的奖励反馈，以更新各层次网络的参数。

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三、HRL应用代码示例（以机器人复杂物料搬运任务为例）

import gymnasium as gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义高层次策略网络（用于选择选项，这里简单示例，可根据实际调整结构）
class HighLevelPolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, option_size):
        super(HighLevelPolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, option_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x)