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Feb, 2025
离散层次规划:用于层次强化学习代理的研究
DHP: Discrete Hierarchical Planning for Hierarchical Reinforcement Learning Agents
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Shashank Sharma, Janina Hoffmann, Vinay Namboodiri
TL;DR
本研究解决了长时间视觉规划任务中的挑战,提出了一种离散层次规划(DHP)方法,作为传统基于距离的方法的替代方案。通过理论基础和大量实证评估,DHP方法展示了其在规划效率和成功率上的显著提升,特别是在复杂环境中的应用潜力。
Abstract
In this paper, we address the challenge of long-horizon visual
Planning
tasks using
Hierarchical Reinforcement Learning
(HRL). Our key contribution is a Discrete Hierarchical
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