24、强化学习中的关键概念与方法解析

强化学习中的关键概念与方法解析

1. 强化学习研究主题概述

强化学习领域有多个重要的研究主题，下面为你详细介绍：

1.1 分层强化学习

在强化学习中，当状态空间变得过大时，智能体难以找到任务的最优策略，这影响了其在大型系统中的实际应用。分层强化学习通过将生成任务分解为多个子任务，每个子任务的状态空间较小，从而更易找到解决方案。也就是说，我们学习生成子任务的策略层次结构，而非为整个任务学习单一策略。分层强化学习具有显著优势，能有效解决状态空间过大的问题。

1.2 SMDP 模型

SMDP 模型可转换为分层强化学习，它在强化学习中也有一定的应用和研究价值。

1.3 带 HAM 的强化学习

HAM 用于将部分策略编写为一组带有未指定选择状态的分层有限状态机，并使用强化学习来学习该部分策略的最优完成方式。其框架包含五种类型的机器状态，并且有相应的算法运行流程。例如，在移动机器人的 HAM 示例中，有导航机器和移动速度机器，还给出了该示例的伪代码。另外，在 RoboCup 控球示例中也有 HAM 的应用，并编写了其伪代码。

1.4 MAXQ 值函数分解

MAXQ 描述了如何将策略的整体值函数分解为各个子任务（以及递归子任务）的值函数集合。以出租车世界为例，详细说明了如何进行任务分解。

2. 马尔可夫决策过程（MDP）

2.1 MDP 定义与组成

满足马尔可夫性质的强化学习任务称为马尔可夫决策过程（MDP）。若状态和动作空间有限，则称为有限 MDP，有限 MDP 在强化学习理论中尤为重要。M