基本信息

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文档摘要

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基于MAXQ的自动分层方法：原理、应用与优化探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在人工智能领域，强化学习作为一种重要的机器学习范式，旨在让智能体通过与环境的交互，以试错的方式学习最优策略，从而最大化长期累积奖励。其基本原理基于马尔可夫决策过程（MDP），智能体在每个状态下选择一个动作，环境根据该动作转移到下一个状态，并给予智能体一个奖励信号。强化学习已在诸多领域取得了显著成果，如机器人控制、游戏、自动驾驶等。例如，AlphaGo在围棋领域击败人类顶尖棋手，展示了强化学习在复杂策略游戏中的强大能力；在自动驾驶中，强化学习可用于车辆的路径规划与决策，使车辆能在复杂交通环境中安全行驶。

然而