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계통적 강화학습
계통적 강화학습(Phylogenetic Reinforcement Learning)은 여러 에이전트가 진화적 알고리즘을 통해 각자의 정책을 개선하며, 협력 또는 경쟁을 통해 복잡한 환경에서 최적의 행동 전략을 찾아내는 강화학습 방법이다. 비교적 덜 알려진 개념으로, 일반적으로는 강화학습의 일종이나 이 개념을 다룰 때는 생물학적 진화 또는 생물학적 계통수(Phylogeny)와 유사한 메커니즘을 통해 학습이 이루어진다는 점에 초점을 맞춘다. 이 개념은 인공지능 학습 과정에서 여러 에이전트가 공동으로 진화하면서 적응해 나가는 방식으로 작동한다. 진화적 강화학습(Evolutionary Reinforcement Learning)이라고도 한다.
목차
강화학습[편집]
계통적 강화학습 이전에 우선 강화학습에 대한 기본 이해가 필요하다.
강화학습은 기계학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상(reward)을 얻고, 그 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습하는 방식이다. 기본적으로 강화학습의 구성 요소는 다음과 같다.
- 에이전트(Agent): 행동을 수행하는 주체다.
- 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 외부 세계다.
- 행동(Action): 에이전트가 환경 내에서 취할 수 있는 행위이다.
- 상태(State): 현재 환경의 상태, 또는 환경 내에서 에이전트의 위치나 상황을 나타낸다.
- 보상(Reward): 에이전트가 특정 행동을 했을 때 환경으로부터 받는 피드백. 이 보상은 긍정적일 수도, 부정적일 수도 있다.
- 정책(Policy): 에이전트가 어떤 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 전략이다.
에이전트는 주어진 환경에서 반복적인 행동을 통해 최적의 정책을 찾아간다. 이 과정에서 시간에 따라 점점 더 나은 행동을 선택하게 되며, 목표는 장기적으로 최대의 보상을 얻는 것이다.
핵심 개념[편집]
계통적 강화학습은 생물학적 진화와 강화학습의 개념을 결합한 것이다. 여기서 "계통적"이라는 용어는 생물학적 진화에서 나온 것이며, 다양한 개체(에이전트)가 경쟁 및 협력을 통해 진화하고 적응하는 과정을 설명할 때 주로 사용된다. 강화학습에 계통적 개념을 적용하면 다음과 같은 주요 특성을 가진 학습 모델이 된다.
진화 메커니즘과 학습의 결합[편집]
계통적 강화학습에서 여러 에이전트가 개별적으로 환경에서 강화학습을 수행하는 대신, 진화적 알고리즘(evolutionary algorithm)이 함께 사용된다. 이는 개별 에이전트가 자신의 학습 과정에서 진화의 원리를 따르며, 동시에 여러 에이전트가 서로 다른 학습 경험을 공유하면서 전체 시스템이 진화할 수 있다는 점에서 차별화된다.
- 변이(Mutation): 에이전트의 학습 정책이나 전략이 시간이 지남에 따라 변형된다. 이는 생물학적 돌연변이와 유사하게, 무작위적인 변화를 통해 새로운 행동이나 정책을 실험하게 한다.
- 교차(Crossover): 여러 에이전트의 정책이 서로 교환되거나 결합되어 새로운 정책이 만들어진다. 이는 생물학에서 부모의 유전자를 결합해 자손을 만드는 과정과 유사하다.
- 선택(Selection): 에이전트는 환경에서 높은 보상을 얻는 방식으로 행동하고, 더 나은 성과를 낸 에이전트의 정책이나 전략이 생존하여 다음 세대에 전달된다.
다중 에이전트 시스템[편집]
계통적 강화학습에서는 여러 에이전트가 동시에 존재하며, 각 에이전트는 개별적으로 학습하거나 협력하여 목표를 달성하려 한다. 이러한 다중 에이전트 시스템은 개별 에이전트가 혼자서 학습할 때보다 더 복잡하고, 동적인 환경에서 학습하는 데 유리하다. 다중 에이전트가 협력하면서 발생하는 상호작용은 학습의 다양성을 높여주고, 에이전트 간의 경쟁은 학습 속도를 가속화하는 역할을 한다.
진화적 강화학습[편집]
계통적 강화학습은 때로 진화적 강화학습(Evolutionary Reinforcement Learning)이라는 용어로 불리기도 한다. 이 접근 방식에서는 각 에이전트가 진화를 통해 더 나은 정책을 학습한다. 에이전트는 자신의 경험을 기반으로 정책을 업데이트할 뿐만 아니라, 다른 에이전트와의 상호작용을 통해 진화적인 변화를 겪는다. 이러한 학습 방식은 복잡한 환경에서 특히 효과적이며, 전통적인 강화학습보다 더 빠르게 최적화된 정책을 찾을 수 있다.
단계[편집]
계통적 강화학습 과정은 크게 다음과 같은 단계로 나눌 수 있다:
- 초기화(Initialization): 초기에는 여러 에이전트가 무작위 정책을 가지고 학습을 시작한다. 이 정책들은 무작위로 생성되며, 각 에이전트는 이 정책을 기반으로 환경과 상호작용한다.
- 강화학습 수행: 각 에이전트는 주어진 환경에서 강화학습을 수행하며, 특정 행동을 취할 때마다 보상을 얻고, 이 보상을 기반으로 자신의 정책을 조정한다. 여기서 개별 에이전트는 독립적으로 행동하지만, 일정 주기마다 서로의 학습 성과를 공유하거나 상호작용하게 된다.
- 변이 및 교차: 일정 기간이 지나면, 일부 에이전트의 정책이 무작위 변이를 겪거나 다른 에이전트와 교차하여 새로운 정책을 만들어낸다. 이 단계는 생물학적 진화의 돌연변이와 교배 과정을 모방한 것이다. 이로 인해 새로운 전략이 발생하며, 기존의 정책보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 가능성이 생긴다.
- 선택: 에이전트는 환경에서 학습을 통해 얻은 성과를 바탕으로 선택된다. 더 나은 보상을 얻은 에이전트의 정책이 다음 세대로 전달되고, 덜 효율적인 정책은 도태된다. 이 과정은 자연 선택과 유사하며, 최적의 정책을 찾는 데 기여한다.
- 반복 및 수렴: 이 과정이 반복되면서 점차적으로 최적화된 정책이 생성된다. 시간이 지남에 따라 각 에이전트의 정책은 진화하고, 환경에 적합한 행동을 하도록 개선된다. 학습이 완료되면 모든 에이전트가 일정 수준 이상의 성능을 보이는 정책에 수렴하게 된다.
특징[편집]
장점[편집]
계통적 강화학습은 여러 에이전트가 협력 또는 경쟁하면서 학습할 수 있기 때문에 전통적인 강화학습 방식보다 몇 가지 장점이 있다.
- 탐색 공간의 확장: 여러 에이전트가 동시에 서로 다른 전략을 실험함으로써 강화학습의 탐색 공간이 확장된다. 각 에이전트는 다양한 정책을 실험하므로 더 넓은 범위에서 최적의 정책을 찾을 가능성이 높아진다.
- 강력한 적응성: 환경이 동적으로 변화하더라도 에이전트의 집단은 진화적 메커니즘을 통해 적응할 수 있다. 계통적 강화학습은 개별 에이전트가 환경 변화에 빠르게 대응하도록 돕는다.
- 협력적 학습: 여러 에이전트가 협력적으로 학습할 수 있다. 특정 에이전트가 발견한 유용한 정책이나 전략이 다른 에이전트에게도 전달될 수 있으므로, 전체 시스템이 더 빠르게 발전할 수 있다.
- 학습 속도 향상: 계통적 강화학습은 진화적 알고리즘과 강화학습을 결합하기 때문에, 개별 에이전트의 학습 속도를 높이고, 시스템이 복잡한 문제를 더 빨리 해결할 수 있게 만든다.
단점 및 한계[편집]
계통적 강화학습이 제공하는 장점에도 불구하고 몇 가지 단점과 한계가 있다.
- 높은 계산 비용: 여러 에이전트가 동시에 학습하고 진화하기 때문에 계산 비용이 매우 높다. 특히 복잡한 환경에서는 많은 자원이 소요될 수 있다.
- 불안정성: 진화적 알고리즘 자체가 무작위성을 포함하고 있기 때문에, 학습 과정에서 일부 에이전트가 매우 비효율적인 전략을 선택할 수 있으며, 이러한 경우 학습 과정이 불안정해질 수 있다.
- 설계의 복잡성: 계통적 강화학습 시스템을 설계하고 구현하는 것은 복잡하다. 여러 에이전트 간의 상호작용과 진화 과정을 효율적으로 조정하는 알고리즘 설계가 필요하다.
응용 분야[편집]
계통적 강화학습은 여러 에이전트가 협력 또는 경쟁하며 복잡한 문제를 해결해야 하는 다양한 분야에서 응용될 수 있다.
- 로봇 공학: 로봇 공학에서는 여러 로봇이 동시에 학습하고, 서로 협력해 작업을 수행하는 상황이 많다. 계통적 강화학습을 통해 로봇들이 개별적으로 학습하면서도 집단적으로 최적의 행동을 찾아낼 수 있다.
- 게임 AI: 다중 에이전트가 존재하는 게임 환경에서 계통적 강화학습을 통해 각 에이전트가 진화하면서 전략을 발전시킬 수 있다. 특히, 복잡한 전략 게임에서 유용하다.
- 최적화 문제: 계통적 강화학습은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 효과적이다. 여러 에이전트가 동시에 서로 다른 해법을 탐색하며 진화해 나가는 과정에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있다.
참고자료[편집]
- 〈강화 학습〉, 《위키백과》
- 〈강화학습〉, 《나무위키》
- Chris송호연, 〈최신 강화학습 알고리즘 요약 - 공식 없이 훑어 보는 최신 강화학습 트렌드〉, 《브런치스토리》, 2020-03-03
- Branden, 〈강화학습(Reinforment Learning)이란〉, 《네이버 블로그》, 2021-02-18
- Julie's tech, 〈강화학습(RL, Reinforcement Learning)이란〉, 《티스토리》, 2021-07-04
같이 보기[편집]
