基于深度嵌套智能体的分层强化学习
人工智能
2018-05-21 v1
摘要
深度分层强化学习近年来备受关注，因为它能够在非分层框架无法学习到有用策略的困难环境中取得最先进的成果。然而，随着问题领域变得更加复杂，深度分层强化学习可能变得低效，导致收敛时间变长且性能不佳。我们引入了深度嵌套智能体框架，它是深度分层强化学习的一种变体，其中通过将来自主智能体的信息整合进嵌套智能体的状态中，将该信息传递给底层嵌套 (nested) 智能体。我们将深度嵌套智能体框架应用于 Minecraft 中的三种场景，并与深度非分层单智能体框架以及深度分层框架进行比较，证明了该框架的有效性和性能。
引用
@article{arxiv.1805.07008,
title = {Hierarchical Reinforcement Learning with Deep Nested Agents},
author = {Marc Brittain and Peng Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.07008},
year = {2018}
}
备注
11 pages