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人工智能完整词典
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基于选项的分层强化学习
使用选项作为时间基元的分层强化学习方法，用于将策略结构化为可重用的子任务。
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选项发现
基于环境结构特征，无需显式监督自动识别和创建相关选项的过程。
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基于密度的选项发现
在状态高密度区域识别选项的方法，这些区域中智能体停留时间显著长于其他区域。
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基于可达性的选项发现
基于从不同起点有效到达特定目标状态集的能力来创建选项的技术。
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基于瓶颈的选项发现
在连接状态空间不同区域的关键通道或瓶颈状态处识别选项的方法。
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内部选项策略
定义智能体在执行选项期间行为的策略，指定每个时间步要采取的动作。
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选项终止
确定选项何时应停止并将控制权返回给上层策略的机制。
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目标条件选项
由特定目标参数化的选项，允许在不同任务上下文中灵活重用。
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特征选项
通过转移矩阵的特征值分解自动发现的选项，捕捉主导的动态模式。
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后继特征
预测未来状态出现的表示方法，用于在相似任务间发现可迁移的选项。
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状态访问频率
统计每个状态被访问次数的度量，作为识别选项发现相关区域的指标。
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瓶颈状态
智能体必须通过的关键状态才能到达状态空间的不同区域，是理想的选项终止点。
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基于图的选项发现
分析状态转移图结构以识别相关路径和子图作为选项候选的方法。
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覆盖选项
确保状态空间中每个状态至少能被一个选项到达的选项集合，保证完全覆盖。
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