一种感知稀疏下基于知信引导的分层策略方法

本发明公开了一种感知稀疏下基于知信引导的分层策略方法，通过基于知信数据的子目标节点构建方法，完善子目标节点的采样，提高整体学习效率；将强化学习建模成无向概率图模型，引入割边割点的概念并纳入子目标采样的指标体系，通过路径最优化方法选择采样得到的知信坐标集合，使模型能够有效地识别和利用环境结构中的关键信息；本发明确保不同层次上的策略不产生冲突，从而在稀疏奖励环境下显著提高学习效率和策略质量。