階層型強化学習（HRL）は、タスクを階層的に分割し、それぞれのサブタスクに対して独自の強化学習エージェントを配置するアプローチです。この技術により、複雑なタスクを効率的に解決することが可能になります。たとえば、ロボット制御や戦略ゲームでの応用が進んでいます。
目次
重要性
HRLは、複雑なタスクを解決するための重要な技術です。従来の強化学習では困難だった長期的な目標を達成するための計画能力を強化します。特に、自律型ロボットやゲームAIなど、階層的な意思決定が必要な分野でその有用性が証明されています。
用語の使われ方
階層型強化学習を実装するには、まずタスクを階層化し、各サブタスクに対する報酬関数を設計します。その後、個々のエージェントをトレーニングし、階層全体での最適化を行います。Pythonを使用したフレームワーク（例：OpenAI GymやRay RLlib）を活用し、シミュレーション環境で繰り返し評価を行うのが一般的です。
