1.3.5 多任務強化學習

多任務強化學習（multi-task reinforcement learning）在深度學習中也較為常見，在實際應用中，智能體往往需要同時完成多個任務，例如機器人需要同時完成抓取、搬運、放置等任務，而不是單一的抓取任務。在這種情況下，如何在多個任務之間進行權衡是一個難題。

目前解決該問題比較常用的方法有聯合訓練（joint training）和分層強化學習（hierarchical reinforcement learning）等。聯合訓練的思路是將多個任務的獎勵進行加權求和，然后通過強化學習來學習一個策略。分層強化學習的思路是將多個任務分為兩個層次，一個是高層策略，另一個是低層策略。高層策略的作用是決策當前的任務，而低層策略的作用是決策當前任務的動作。這樣就可以通過強化學習來學習高層策略和低層策略，從而解決多任務強化學習的問題。

但分層強化學習也存在一定的問題，例如高層策略的決策可能會導致低層策略的決策出錯，因此如何提高高層策略的決策精度也是一個難題。