摘要：在学习过程中自动发现有用的Subgoal并创建Option,对提高强化学习的学习性能有着重要意义.提出了一种基于k-聚类的Subgoal自动发现算法,该算法能通过对在线获取的少量路径数据进行聚类的方法抽取出Subgoal.实验表明,该算法能有效地发现所有符合要求的Subgoal,与Q-学习和基于多样性密度的强化学习算法相比,用该算法发现Subgoal并创建Option的强化学习算法能有效提高Agent的学习速度.

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