【RL Latest Tech】分层强化学习（Hierarchical RL）

    强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种让代理通过与环境互动来最大化累计奖励的方法。RL问题通常用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）来描述，想更为细致的了解强化学习，可以阅读这篇文章[**【RL】强化学习入门：从基础到应用**](https://blog.csdn.net/qq_51399582/article/details/140733824?spm=1001.2014.3001.5501)

    为了应对这些挑战，分层强化学习（HRL）应运而生。HRL通过引入层次结构，将复杂任务分解为若干子任务，从而降低任务的复杂性并提高学习效率。最早提出分层思想的是Sutton等人在1999年提出的选项框架（Options Framework）。

    HRL的核心思想是将复杂任务分解成更易处理的子任务，各层次间可以分别进行优化和决策。主要方法包括：

- **初始集（Initiation Set）**：定义在哪些状态下可以选择该选项。
- **政策（Policy）**：定义在选项被激活期间如何进行行动选择。
- **终止条件（Termination Condition）**：定义何时结束该选项。

    该算法将价值函数分解为不同层次的子任务，每个子任务都有自己的价值函数，从而简化了复杂任务的求解。

    **管理者目标函数**：

    **Option-Critic**的核心在于学习选项的内部策略以及终止条件。下面是该算法的主要步骤伪代码：

"""《Option-Critic架构伪代码》
    时间：2024.09.29
    作者：不去幼儿园
"""
import numpy as np

class OptionCritic:
    def __init__(self, num_states, num_actions, num_options):
        self.num_states = num_states
        self.num_actions = num_actions
        self.num_options = num_options
        
        # 初始化每个选项的策略和终止函数
        self.policies = [np.random.randn(num_states, num_actions) for _ in range(num_options)]
        self.terminations = [np.random.rand(num_states) for _ in range(num_options)]
        self.q_values = np.random.randn(num_states, num_options)
        
    def select_option(self, state):
        # 根据状态选择最优选项
        return np.argmax(self.q_values[state])

    def select_action(self, state, option):
        # 在选项内根据状态选择最优动作
        return np.argmax(self.policies[option][state])
    
    def update_policy(self, state, option, action, reward, next_state):
        # 使用梯度下降更新选项的内部策略
        pass
    
    def update_termination(self, state, option, reward, next_state):
        # 使用梯度下降更新选项的终止条件
        pass
    
    def train(self, env, episodes):
        for episode in range(episodes):
            state = env.reset()
            option = self.select_option(state)
            
            while True:
                action = self.select_action(state, option)
                next_state, reward, done, _ = env.step(action)

                self.update_policy(state, option, action, reward, next_state)
                
                if self.terminations[option][state] > np.random.rand():
                    option = self.select_option(next_state)
                
                if done:
                    break
                
                state = next_state

    **MAXQ分解**将任务分解为子任务，每个子任务有独立的值函数。以下是该方法的主要步骤伪代码：

"""《 MAXQ分解 伪代码》
    时间：2024.09.29
    作者：不去幼儿园
"""

class MAXQNode:
    def __init__(self, name, children=None):
        self.name = name
        self.children = children if children else []
        self.value_function = {}

    def get_value(self, state):
        # 获取当前状态下的值函数
        if self.children:
            return max(child.get_value(state) for child in self.children)
        return self.value_function.get(state, 0)

    def set_value(self, state, value):
        # 设置当前状态下的值函数
        self.value_function[state] = value

class MAXQAgent:
    def __init__(self, root_task):
        self.root_task = root_task

    def train(self, env, episodes):
        for episode in range(episodes):
            state = env.reset()
            self._train_recursive(self.root_task, state, env)

    def _train_recursive(self, node, state, env):
        if not node.children:
            # 原子动作节点
            next_state, reward, done, _ = env.step(node.name)
            node.set_value(state, reward + max(child.get_value(next_state) for child in node.children))
            return reward
        
        total_reward = 0
        while True:
            subtask = self._select_subtask(node, state)
            reward = self._train_recursive(subtask, state, env)
            total_reward += reward
            
            if env.is_terminal(state):
                break
                
        node.set_value(state, total_reward)
        return total_reward

    def _select_subtask(self, parent, state):
        # 选择在当前状态下值最大的子任务
        return max(parent.children, key=lambda child: child.get_value(state))

# 创建任务和子任务
primitive_actions = [MAXQNode("move"), MAXQNode("pickup"), MAXQNode("putdown")]
root_task = MAXQNode("root", primitive_actions)

agent = MAXQAgent(root_task)
agent.train(env, episodes=1000)

            F**eUdal Networks (FuN)**采用管理者-工人架构来处理长时程依赖问题。以下是该方法的主要步骤伪代码：

"""《FeUdal Networks (FuN)伪代码》
    时间：2024.09.29
    作者：不去幼儿园
"""

import numpy as np

class FuNAgent:
    def __init__(self, state_dim, action_dim, goal_dim):
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.goal_dim = goal_dim
        
        # 初始化管理者和工人网络的参数
        self.manager_params = np.random.randn(goal_dim, state_dim)
        self.worker_params = np.random.randn(action_dim, state_dim + goal_dim)
        
    def select_goal(self, state):
        # 管理者根据状态选择目标向量
        return np.dot(self.manager_params, state)
    
    def select_action(self, state, goal):
        # 工人根据状态和目标选择动作
        augmented_state = np.concatenate([state, goal])
        return np.argmax(np.dot(self.worker_params, augmented_state))
    
    def update_manager(self, state, goal, reward, next_state):
        # 更新管理者网络（例如使用策略梯度）
        pass
    
    def update_worker(self, state, goal, action, reward, next_state):
        # 更新工人网络（例如使用Q学习）
        pass
    
    def train(self, env, episodes):
        for episode in range(episodes):
            state = env.reset()
            goal = self.select_goal(state)
            
            while True:
                action = self.select_action(state, goal)
                next_state, reward, done, _ = env.step(action)
                
                self.update_worker(state, goal, action, reward, next_state)
                intrinsic_reward = np.dot(goal, next_state - state)
                self.update_manager(state, goal, intrinsic_reward, next_state)
                
                if done or np.linalg.norm(next_state - state) < threshold:
                    goal = self.select_goal(next_state)
                
                if done:
                    break
                    
                state = next_state

    通过这些伪代码及其详细注释，可以更好地理解Option-Critic架构、MAXQ分解和FeUdal Networks（FuN）三种分层强化学习算法的操作流程及其实现原理。这些伪代码仅提供了一个基本结构，实际实现中还需要根据具体需求进行进一步优化和调整。

    分层强化学习通过引入层次结构，使得复杂任务的解决变得更加高效和可行。尽管面临一些挑战，这一领域仍然充满潜力，并在不断发展中。未来，随着算法的改进和计算能力的提升，分层强化学习将在更多实际应用中发挥重要作用。