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分层行动者-评论者 (HAC)
一种强化学习架构，结合多层次的分层行动者和评论者，通过时间分解来解决复杂任务。
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高层策略
位于层次结构顶端的决策策略，选择子目标或选项来指导低层策略。
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低层策略
层次结构中的基础策略，执行原始动作以实现高层策略定义的子目标。
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子目标
由高层代理定义的中间目标，低层代理必须实现这些目标才能向最终目标推进。
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内部选项策略
在层次框架中，当特定选项处于活动状态时，决定每个时间步要执行的动作的策略。
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封建网络 (FuN)
受封建制度启发的层次架构，其中管理者定义目标方向，工作者执行动作以实现这些目标。
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控制器
低层代理，执行原始动作以完成元控制器指定的子目标。
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分层深度确定性策略梯度 (H-DDPG)
DDPG算法的扩展，集成了分层行动者-评论者结构，用于连续动作空间中的学习。
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多层级演员-评论家
每个层级都拥有自己的演员-评论家对，针对不同时间跨度进行优化的架构。
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分层Q学习
Q学习的一种变体，在不同层级计算Q值以评估选项和原始动作。
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子任务分解
将复杂任务自动分解为更简单、可管理的子任务以进行分层学习的过程。
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端到端分层学习
整个策略层次结构同时训练，无需手动预分解任务的方法。
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