Hierarchisch Reinforcement Learning (HRL) is een geavanceerde benadering binnen reinforcement learning (RL) waarbij het besluitvormingsproces wordt gestructureerd in verschillende abstractieniveaus. Deze methode splitst complexe taken op in eenvoudigere subtaken, die elk kunnen worden opgelost door gespecialiseerde subagenten of beleidsregels. In tegenstelling tot klassieke RL, waar één beleid voor de gehele taak wordt geleerd, maakt HRL gestructureerd en modulair leren mogelijk. Hierdoor wordt generalisatie en hergebruik van verworven vaardigheden bevorderd.

Toepassingen en voorbeelden

HRL is bijzonder geschikt voor problemen waarbij een complexe taak op natuurlijke wijze in stappen of deelvaardigheden kan worden opgedeeld, zoals in robotica (navigatie, objectmanipulatie), complexe missieplanning, meerlaagse videogames en industriële procesoptimalisatie. Zo kan een robot leren om in een kamer te navigeren door subbeleidsregels als "deur openen" of "obstakel vermijden" te combineren.

In natuurlijke taalverwerking kan HRL worden toegepast voor het structureren van complexe dialogen of het aansturen van meerfasige tekstgeneratie. In games maakt HRL het mogelijk om langetermijnstrategieën te combineren met optimalisatie van kortetermijnacties.

Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks

Veelgebruikte tools voor HRL zijn onder andere TensorFlow Agents, PyTorch RL en OpenAI Baselines, die modules bieden voor de implementatie van hiërarchische beleidsregels. Gespecialiseerde bibliotheken zoals Stable Baselines3 en Ray's RLlib bieden uitbreidingen en voorbeelden specifiek voor HRL.

Simulatieomgevingen zoals OpenAI Gym en Unity ML-Agents bieden benchmarks die geschikt zijn voor HRL-onderzoek, waardoor experimentatie en vergelijking van hiërarchische architecturen wordt vergemakkelijkt.

Recente ontwikkelingen en trends

Dankzij recente vooruitgang in modulaire architecturen, transfer learning en meta-learning staat HRL opnieuw in de belangstelling. Huidig onderzoek richt zich op het automatisch ontdekken van subtaken, de robuustheid van hiërarchische beleidsregels en integratie met generatieve modellen.

Trends zijn onder andere toepassing in multi-agent omgevingen, het gebruik van taalmodellen voor taakhiërarchieën en het optimaliseren van leerefficiëntie met hybride methoden die HRL en imitatie-leren combineren.