階層強化学習

階層強化学習（HRL）は、複雑なタスクを複数のサブタスクに分割し、多段階の意思決定構造を構築することで学習効率を向上させ、高次元状態空間の問題に対処する強化学習手法です。HRLは長期的な報酬を最適化することを目指しており、効率的で柔軟なタスク実行や環境への適応を可能にします。この手法は、ロボットのナビゲーション、ゲーム戦略、リソース管理など、さまざまな分野で広く応用されています。