1.3.5 多任务强化学习

多任务强化学习（multi-task reinforcement learning）在深度学习中也较为常见，在实际应用中，智能体往往需要同时完成多个任务，例如机器人需要同时完成抓取、搬运、放置等任务，而不是单一的抓取任务。在这种情况下，如何在多个任务之间进行权衡是一个难题。

目前解决该问题比较常用的方法有联合训练（joint training）和分层强化学习（hierarchical reinforcement learning）等。联合训练的思路是将多个任务的奖励进行加权求和，然后通过强化学习来学习一个策略。分层强化学习的思路是将多个任务分为两个层次，一个是高层策略，另一个是低层策略。高层策略的作用是决策当前的任务，而低层策略的作用是决策当前任务的动作。这样就可以通过强化学习来学习高层策略和低层策略，从而解决多任务强化学习的问题。

但分层强化学习也存在一定的问题，例如高层策略的决策可能会导致低层策略的决策出错，因此如何提高高层策略的决策精度也是一个难题。