分层强化学习几个关键技术研究的任务书任务书：分层强化学习的关键技术研究背景：强化学习在实际应用中表现出了卓越的能力，但是其每个任务都需要从头开始学习，无法迁移已有的知识。因此为了解决这一问题，分层强化学习应运而生。分层强化学习将强化学习过程分为多个级别，在低层级别处学习具体任务，在高级别处学习更通用的策略，从而实现知识的迁移。任务：1.研究分层强化学习中的低层级别学习方法，包括各种经典的强化学习算法，在低层级别解决具体任务。2.研究分层强化学习中的高层级别学习方法，包括基于元学习、进化学习等算法的高层级别策略学习。3.研究分层强化学习中的中间层级别策略学习，探索利用半监督、监督等方法对中间层级别策略进行训练的有效方法。4.研究分层强化学习中的迁移学习，探索如何将低层级别学习到的具体任务的经验迁移到高层级别中进行通用策略学习。5.研究分层强化学习中的奖励函数设计，提出基于物品推荐系统等技术的奖励函数设计方法，以获得更加智能的策略学习。6.研究分层强化学习中的应用，探索分层强化学习在各种场景中的应用，如机器人导航、游戏开发、自动驾驶等。要求：1.熟悉强化学习、机器学习等相关领域的基础知识；2.具备扎实的编程能力，熟练掌握Python等编程语言；3.具备一定的论文阅读能力，能够阅读英文文献并进行研究；4.具有团队合作精神，能够与其他成员共同完成研究任务。