강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다.
이 글에서는 에이전트가 ‘배고픔’을 관리하는 복잡한 행동 학습 사례를 다루고, 이 과정에서 보상 함수의 정의와 에이전트의 학습 과정을 자세히 설명하겠습니다.
1. 배고픔 관리 문제의 정의
‘배고픔 관리’ 문제는 에이전트가 일정한 시점에 ‘배고픔’을 느끼고 이를 해결하기 위해 식량을 탐색 및 소비하는 상황을 모델링합니다.
에이전트는 주어진 자원을 효율적으로 사용하여 배고픔을 줄이는 방식으로 행동을 학습해야 합니다.
이 과정에서 에이전트는 환경에서 발생하는 여러 상황을 인식하고 이에 따라 최적의 결정을 내려야 합니다.
2. 환경 설계
에이전트의 환경을 설계하기 위해서 우리는 간단한 그리드 세트를 사용할 수 있습니다. 이 그리드는 에이전트가 현재 위치, 식량의 위치, 배고픔 수치 등을 포함하여 환경의 상태를 나타냅니다.
예를 들어, 배고픔 수치가 증가하는 방향으로 이동하고, 식량을 수집하여 배고픔 수치를 감소시키는 방식으로 설정할 수 있습니다.
class HungryAgentEnvironment:
def __init__(self, grid_size=5):
self.grid_size = grid_size
self.agent_position = [0, 0]
self.food_position = [grid_size - 1, grid_size - 1]
self.hunger_level = 10
def reset(self):
self.agent_position = [0, 0]
self.hunger_level = 10
return self.get_state()
def get_state(self):
return (self.agent_position, self.hunger_level)
def step(self, action):
if action == 'UP':
self.agent_position[0] = max(0, self.agent_position[0] - 1)
elif action == 'DOWN':
self.agent_position[0] = min(self.grid_size - 1, self.agent_position[0] + 1)
elif action == 'LEFT':
self.agent_position[1] = max(0, self.agent_position[1] - 1)
elif action == 'RIGHT':
self.agent_position[1] = min(self.grid_size - 1, self.agent_position[1] + 1)
if self.agent_position == self.food_position:
reward = 5 # 식량을 수집할 때 받는 보상
self.hunger_level -= 5 # 배고픔 감소
else:
reward = -1 # 집중할 수 없는 행동에 대한 패널티
self.hunger_level += 1 # 시간 경과에 따른 배고픔 증가
done = self.hunger_level <= 0
return self.get_state(), reward, done
3. 보상 함수 정의
보상 함수는 에이전트의 행동 결과를 평가하는 방법입니다. 위 예제에서 보상 함수는 다음과 같이 정의됩니다.
- 식량을 수집할 때: +5 포인트
- 이동 시마다: -1 포인트
- 배고픔이 0이 될 때: 에이전트가 게임에서 패배합니다.
이러한 보상은 에이전트가 식량을 효율적으로 탐색하고 배고픔을 줄이기 위해 행동하는 것을 유도합니다.
4. Q-Learning을 통한 학습
이제 에이전트는 Q-Learning 알고리즘을 사용하여 최적의 정책을 학습해야 합니다. Q-Learning은 특정 상태에서 어떤 행동이 얼마나 좋은지를 평가하는 가치 함수(Q 값)를 업데이트하는 방식입니다.
import numpy as np
class QLearningAgent:
def __init__(self, actions, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
self.q_table = {}
self.alpha = learning_rate
self.gamma = discount_factor
self.actions = actions
def get_q_value(self, state, action):
return self.q_table.get((state, action), 0.0)
def update_q_value(self, state, action, reward, next_state):
current_q_value = self.get_q_value(state, action)
max_next_q_value = max([self.get_q_value(next_state, a) for a in self.actions])
new_q_value = current_q_value + self.alpha * (reward + self.gamma * max_next_q_value - current_q_value)
self.q_table[(state, action)] = new_q_value
def choose_action(self, state, epsilon=0.1):
if np.random.rand() < epsilon:
return np.random.choice(self.actions) # Exploration
else:
q_values = [self.get_q_value(state, a) for a in self.actions]
return self.actions[np.argmax(q_values)] # Exploitation
5. 전체 에이전트 학습 과정 구현
마지막으로 에이전트를 학습시키기 위해 학습 과정을 구현합니다. 에이전트는 환경에서 반복적으로 에피소드를 진행하고, 매 반복마다 상태를 업데이트하며 Q 값을 조정합니다.
def train_agent(episodes=1000):
env = HungryAgentEnvironment()
agent = QLearningAgent(actions=['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'])
for episode in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = agent.choose_action(state)
next_state, reward, done = env.step(action)
agent.update_q_value(state, action, reward, next_state)
state = next_state
print("Training completed.")
train_agent()
6. 결론
본 글에서는 배고픔 관리 에이전트의 설계와 Q-Learning을 통한 학습 과정을 살펴보았습니다. 강화 학습의 다양한 요소를 통합해 에이전트의 행동을 최적화하는 데 중요한 의미가 있는 사례입니다.
올바른 보상 함수를 정의하고 적절한 환경을 설정하는 것이 에이전트의 학습 성능에 미치는 영향은 매우 큽니다. 강화 학습을 통한 복잡한 문제 해결을 위한 지속적인 연구가 필요하며, 다양한 시나리오에서의 성공적인 적용 가능성이 기대됩니다.