分层强化学习（HRL，Hierarchical Reinforcement Learning）是一种高级的强化学习（RL）方法，将决策过程划分为不同的抽象层级。该方法将复杂任务分解为更简单的子任务，每个子任务可以由专门的子智能体或策略解决。与传统RL只学习单一策略不同，HRL支持结构化和模块化的学习，有助于技能的泛化与复用。

应用场景与使用示例

HRL特别适用于可以自然分解为多个步骤或技能的任务，例如机器人（导航、物体操作）、复杂任务规划、多层次电子游戏以及工业运营管理。例如，在机器人领域，智能体可以通过组合“开门”“避障”等子策略来学习“在房间内导航”。

在自然语言处理领域，HRL可以用于结构化复杂对话或多阶段文本生成流程。在游戏中，HRL能够在优化短期行为的同时，管理长期策略。

主要软件工具、库与框架

常用的HRL实现工具包括TensorFlow Agents、PyTorch RL和OpenAI Baselines，这些工具提供了分层策略的模块。还有如Stable Baselines3、Ray的RLlib等专业库，支持HRL相关扩展和示例。

仿真环境如OpenAI Gym和Unity ML-Agents为HRL研究提供了基准测试，便于不同分层架构的实验与对比。

最新发展与趋势

随着模块化架构、迁移学习和元学习的进展，HRL受到了业界与学术界的广泛关注。当前研究关注自动发现子任务、提升分层策略的鲁棒性以及与生成模型的集成。

最新趋势包括在多智能体环境中的应用、利用语言模型引导任务分层，以及通过HRL与模仿学习结合提升学习效率。