Hierarchical Reinforcement Learning

Hierarchical Reinforcement Learning（HRL）是一种强化学习方法，通过构建多层决策结构，将复杂任务分解为多个子任务，以提高学习效率和解决高维状态空间问题。HRL旨在优化长期奖励，实现高效、灵活的任务执行与环境适应，广泛应用于机器人导航、游戏策略和资源管理等领域。