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針對分層強化學習需要人工給出層次結構這一問題，同時考慮到基于狀態空間的自動分層方法在環境狀態中沒有明顯子目標時分層效果并不理想的情況，提出一種基于動作空間的自動構造層次結構方法。首先，根據動作影響的狀態分量將動作集合劃分為多個不相交的子集；然后，分析Agent在不同狀態下的可用動作，并識別瓶頸動作；最后，由瓶頸動作與執行次序確定動作子集之間的上下層關系，并構造層次結構。此外，對MAXQ方法中子任務的終止條件進行修改，使所提算法構造的層次結構可以通過MAXQ方法找到最優策略。實驗結果表明，所提算法可以自動構造層次結構，而不會受環境變化的干擾。與Q學習、Sarsa算法相比，MAXQ方法根據該結構得到最優策略的時間更短，獲得回報更高。驗證了所提算法能夠有效地自動構造MAXQ層次結構，并使尋找最優策略更加高效。
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