20. 계층적 강화학습(Hierarchical RL)으로 복잡한 행동 학습하기, 옵션 프레임워크와 Feudal RL 소개

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동(Policy)을 학습하는 방법론으로, 최근 다양한 분야에서 그 잠재력을 인정받고 있습니다. 하지만, 복잡한 행동을 학습하는 것은 종종 매우 시간이 오래 걸리며, 방대한 상태 공간으로 인해 효율적인 정책 학습이 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 중 하나가 계층적 강화학습(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)입니다.

본 강좌에서는 계층적 강화학습의 기본 개념을 살펴보고, 옵션 프레임워크와 Feudal RL 두 가지 주요 방법론을 소개하겠습니다. 이를 통해 복잡한 행동을 어떻게 구조화하고 학습할 수 있는지를 이해하고, 실습 예제를 통해 이론을 실제로 적용해 보도록 하겠습니다.

1. 계층적 강화학습(HRL) 개요

HRL은 전통적인 강화학습이 단일 행동 수준에서 작동하는 반면, 에이전트가 더욱 높은 수준의 행동 모듈(하위 정책)을 정의함으로써 작업을 계층적으로 구조화하는 방법론입니다. HRL의 주된 아이디어는 복잡한 작업을 더 간단한 하위 작업으로 나누어, 각 하위 작업을 독립적으로 학습하고 수행할 수 있도록 도와주는 것입니다. 이를 통해 정책 학습의 효율성을 높이고, 더 나아가 학습에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

HRL은 여러 가지 방식으로 구현될 수 있지만, 대표적으로 옵션(framework)과 Feudal RL이 있습니다. 이러한 방법론들은 각각 다르게 하위 정책을 정의하고, 이를 통해 고차원적인 행동을 어떻게 학습할 수 있는지를 보여줍니다.

2. 옵션 프레임워크(Options Framework)

옵션 프레임워크는 복잡한 행동을 독립적인 하위 행동(modules)으로 나누어 표현하는 방법론입니다. 이때 각각의 하위 행동은 ‘옵션(option)’으로 불리는데, 이는 특정 끝 상태에 도달하기 위해 환경 내에서 특정한 행동들이 누적적으로 사용됨을 의미합니다. 예를 들어, 로봇이 특정한 작업을 수행하기 위해 “팔을 움직인다”, “물건을 집는다”와 같은 여러 옵션을 사용할 수 있습니다.

2.1. 옵션의 구성 요소

각 옵션은 다음과 같은 세 가지 구성 요소로 정의됩니다:

  • 정의(Domain): 옵션이 유효한 상태 및 행동의 정의입니다.
  • 종료 조건(Termination): 옵션이 언제 종료되어야 하는지를 정의합니다.
  • 정책(Policy): 옵션 내에서 상태에 따라 취할 행동을 결정합니다.

2.2. 옵션 알고리즘

옵션 프레임워크는 여러 가지 알고리즘을 통해 구현될 수 있으며, 대표적으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다:

  • Hierarchical DQN(h-DQN): DQN(Deep Q-Network)을 기반으로 옵션 구조를 도입하여, 옵션을 선택하고 이를 기반으로 행동을 결정합니다.
  • Option-Critic Architecture: 옵션과 그에 따른 정책을 동시에 학습할 수 있는 아키텍처로, 각각의 옵션을 통해 더 복잡한 작업을 수행 가능하게 합니다.

2.3. 옵션 프레임워크 실습 예제

아래는 간단한 옵션 프레임워크를 구현한 예제입니다. 이 예제에서는 사전 정의된 옵션을 사용하여 에이전트를 훈련시킵니다. 


import numpy as np
import random

class Option:
    def __init__(self, name, termination_condition, policy):
        self.name = name
        self.termination_condition = termination_condition
        self.policy = policy

class Agent:
    def __init__(self):
        self.state = None

    def choose_option(self, options):
        return random.choice(options)

    def execute_option(self, option):
        while not option.termination_condition(self.state):
            action = option.policy(self.state)
            self.state = take_action(action)

def take_action(action):
    # Action taking logic here
    return new_state

options = [
    Option("MoveRight", lambda state: state == "goal", lambda state: "right"),
    Option("MoveLeft", lambda state: state == "goal", lambda state: "left"),
]

agent = Agent()
while not agent.state == "goal":
    option = agent.choose_option(options)
    agent.execute_option(option)

3. Feudal RL

Feudal RL은 계층적 정책 구조를 사용하여 최상위 레벨에서 전반적인 작업을 정의하고, 하위 레벨에서 이를 수행하기 위한 세부 정책을 학습하는 접근 방식입니다. 이 구조에서는 상위 관리자(manager)가 하위 직무(worker)에 대한 지시를 내리는 형태로, 각 레벨의 에이전트들이 독립적으로 학습하고 작업을 수행하도록 설계되어 있습니다.

3.1. Feudal RL의 특징

Feudal RL의 주된 특징은 다음과 같습니다:

  • 계층 구조: 작업을 관리하는 상위 레벨의 에이전트와 세부 작업을 처리하는 하위 레벨의 에이전트로 구성됩니다.
  • 의사 결정: 각 레벨의 에이전트들은 자신이 처한 상태에 따라 독립적으로 결정을 내립니다.
  • 학습의 분리: 상위 레벨과 하위 레벨이 독립적으로 학습할 수 있어 복잡한 행동을 효율적으로 학습할 수 있습니다.

3.2. Feudal RL 구조

Feudal RL의 구조는 다음과 같습니다:

  • 상위 관리자(manager): 하위 에이전트에게 할당할 작업을 정의합니다.
  • 하위 작업자(worker): 주어진 작업을 수행하기 위해 행동을 결정합니다.

3.3. Feudal RL 구현 예제

Feudal RL을 간단하게 구현한 예제를 아래에 소개합니다. 이 예제는 관리자와 작업자가 독립적으로 학습하는 구조를 보여줍니다. 


class Manager:
    def __init__(self):
        self.tasks = ["fetch", "clean"]

    def assign_task(self):
        return random.choice(self.tasks)

class Worker:
    def execute_task(self, task):
        if task == "fetch":
            print("Fetching item...")
        elif task == "clean":
            print("Cleaning area...")

manager = Manager()
worker = Worker()

for _ in range(5):
    task = manager.assign_task()
    worker.execute_task(task)

4. 계층적 강화학습의 응용

계층적 강화학습은 다양한 분야에서 효과적으로 활용될 수 있습니다. 로봇 공학, 자연어 처리, 게임 AI 등 여러 영역에서 그 가능성을 보여줍니다. 복잡한 행동을 효율적으로 학습하기 위한 HRL의 장점은 다음과 같습니다:

  • 빠른 학습 속도: 하위 정책을 독립적으로 학습하므로 전체적인 학습이 가속화됩니다.
  • 재사용성: 한번 학습한 하위 정책은 다른 작업에서도 재사용할 수 있어 학습 효율성이 높아집니다.
  • 복잡성 처리: 복잡한 상태 공간을 효과적으로 다루며, 에이전트가 더 고차원적인 행동을 수행할 수 있습니다.

5. 결론

본 강좌에서는 계층적 강화학습(HRL)의 기본 개념과 옵션 프레임워크, Feudal RL을 통해 복잡한 행동을 학습하는 방법론을 소개하였습니다. HRL을 활용하면 전통적인 강화학습에서 발생하는 학습의 비효율성을 줄이고, 빠르고 효율적으로 복잡한 행동을 학습할 수 있습니다. 향후 다양한 강화학습 알고리즘과 HRL의 융합을 통해 더욱 발전된 에이전트를 설계할 수 있을 것으로 기대됩니다.