一种新的分层强化学习方法

摘要

提出一种集成Option和MAXQ的分层强化学习新方法--OMQ,该方法以MAXQ为基本框架利用先验知识对任务进行人工分层和在线学习,集成Option方法对难以预先细分的子任务进行自动分层.以出租车问题为背景对OMQ学习算法进行了仿真与对比分析,实验结果表明,在任务环境不完全可知条件下,OMQ比Option和MAXQ更适用.