Apprentissage par renforcement hiérarchique

L'apprentissage par renforcement hiérarchique (HRL) est une approche d'apprentissage par renforcement qui construit des structures de prise de décision à plusieurs niveaux pour décomposer les tâches complexes en plusieurs sous-tâches, améliorant ainsi l'efficacité de l'apprentissage et permettant de résoudre les problèmes d'espaces d'états de haute dimension. L'objectif de l'HRL est d'optimiser les récompenses à long terme, ce qui permet une exécution de tâches efficace et flexible ainsi qu'une adaptation rapide à l'environnement. Cette méthode est largement utilisée dans des domaines tels que la navigation robotique, les stratégies de jeu et la gestion des ressources.