계층적 강화학습

계층적 강화학습(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)은 복잡한 작업을 여러 하위 작업으로 분해하여 다단계 의사결정 구조를 구성하는 강화학습 접근 방식입니다. 이를 통해 학습 효율성을 향상시키고 고차원 상태 공간 문제를 해결합니다. HRL은 장기적인 보상을 최적화하여 효율적이고 유연한 작업 수행과 환경 적응을 가능하게 합니다. 이는 로봇 네비게이션, 게임 전략, 자원 관리 등 다양한 분야에서 널리 적용되고 있습니다.