arXiv ID:
2605.28127
arXiv 提交日期: 2026-05-27
面向长视距离线目标条件强化学习的自适应由粗到精子目标细化方法 / Adaptive Coarse-to-Fine Subgoal Refinement for Long-Horizon Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为CFHRL的全离线强化学习框架,通过从最终目标开始递归生成中间子目标,并仅在当前子目标被判定为可局部执行时才停止细化,从而在长距离任务中自适应地将遥远目标分解为一系列更容易实现的子目标,显著提升了学习效率与任务成功率。