17. 정책 기반 강화학습 PPO, A3C, SAC 이해하기, 정책 기반 알고리즘의 장점

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술의 발전은 놀라운 속도로 이루어졌고, 그중에서도 강화학습은 많은 주목을 받고 있습니다. 특히 정책 기반 강화학습(Policy-Based Reinforcement Learning) 알고리즘은 그 효율성 및 적용 가능성으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 PPO(Proximal Policy Optimization), A3C(Asynchronous Actor-Critic) 및 SAC(Soft Actor-Critic) 알고리즘의 개념을 살펴보고, 정책 기반 알고리즘의 장점에 대해 심도 있게 논의하겠습니다.

1. 강화학습의 기본 개념

강화학습이란, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 통해 최적의 행동 정책을 학습하는 방법론입니다. 강화학습의 기본 요소로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  • 환경 (Environment): 에이전트가 상호작용하는 곳입니다.
  • 에이전트 (Agent): 환경과 상호작용하며 학습하는 주체입니다.
  • 상태 (State): 환경의 현재 상황을 나타냅니다.
  • 행동 (Action): 에이전트가 선택할 수 있는 행동입니다.
  • 보상 (Reward): 에이전트가 특정 행동을 했을 때 받는 피드백입니다.

강화학습의 목표는 에이전트가 특정 상태에서 최대의 누적 보상을 받을 수 있도록 최적의 정책을 학습하는 것입니다.

2. 정책 기반 강화학습(PG)

정책 기반 강화학습에서는 에이전트의 행동을 직접적으로 정하는 정책을 학습합니다. 정책이란, 주어진 상태에 대해 어떤 행동을 취해야 하는지를 정의하는 함수입니다. 정책 기반 학습의 장점은 연속적인 동작 공간을 가진 문제에서도 유용하게 사용할 수 있다는 점입니다.

3. PPO (Proximal Policy Optimization)

PPO는 최신의 정책 기반 강화학습 알고리즘 중 하나로, 기존의 정책 업데이트 방법에 비해 더 안정적인 학습 과정을 제공합니다. PPO는 클리핑(clipping) 기술을 사용하여 정책 변화의 크기를 제한합니다. 이는 정책이 급격히 변화하는 것을 방지하며, 안정적인 학습을 유도합니다.

3.1 PPO의 주요 개념

PPO는 다음과 같은 주요 개념을 포함합니다:

  • 클리핑 (Clipping): 정책이 변화하는 범위를 제한하여 안정성을 높입니다.
  • 기대 보상 (Expected Reward): 다양한 행동에 대해 기대할 수 있는 보상을 기반으로 학습합니다.
  • 신뢰 구간 (Trust Region): 폴리시가 기존 정책과 너무 멀리 벗어나지 않도록 합니다.

3.2 PPO 예제 소스 코드


import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

class PPO:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.learning_rate = 0.001
        self.gamma = 0.99  # discount factor
        
        # Build policy model
        self.model = self.build_model()
    
    def build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='softmax')
        ])
        model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.learning_rate), loss='categorical_crossentropy')
        return model

    def choose_action(self, state):
        state = state.reshape([1, self.state_size])
        probabilities = self.model.predict(state).flatten()
        action = np.random.choice(self.action_size, p=probabilities)
        return action

    def train(self, states, actions, rewards):
        # Placeholder for training logic
        pass

# 환경 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n
ppo_agent = PPO(state_size, action_size)

# 에피소드 루프
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = ppo_agent.choose_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        ppo_agent.train(state, action, reward)
        state = next_state
        if done:
            break

4. A3C (Asynchronous Actor-Critic)

A3C는 비동기적 방법론을 사용하는 강화학습 알고리즘으로, 다수의 에이전트를 병렬로 실행하여 학습 효율을 높입니다. 각 에이전트는 별도의 환경에서 독립적으로 작동하며, 여러 에이전트의 경험을 통합하여 업데이트를 수행합니다.

4.1 A3C의 주요 개념

  • 비동기 실행 (Asynchronous Execution): 여러 인스턴스가 동시에 실행되어 데이터가 더 풍부해집니다.
  • 액터-비평가 아키텍처 (Actor-Critic Architecture): 에이전트는 두 가지 역할을 맡아 행동을 선택하고, 그 행동의 가치를 평가합니다.
  • 경험 재사용 (Experience Replay): 이전 경험을 메모리에 저장하고 여러 번 사용할 수 있습니다.

4.2 A3C 예제 소스 코드


import threading
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

class A3C:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.model = self.build_model()
    
    def build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='softmax')
        ])
        return model
        
    def choose_action(self, state):
        state = state.reshape([1, self.state_size])
        probabilities = self.model.predict(state).flatten()
        action = np.random.choice(self.action_size, p=probabilities)
        return action

    def train(self, states, actions, rewards):
        # Placeholder for training logic
        pass

def worker(env_name, global_model, state_size, action_size):
    env = gym.make(env_name)
    local_model = A3C(state_size, action_size)

    while True:
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = local_model.choose_action(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            local_model.train(state, action, reward)
            state = next_state
            if done:
                break

# 환경 설정
env_name = 'CartPole-v1'
state_size = 4
action_size = 2
global_model = A3C(state_size, action_size)

# 스레드로 A3C 에이전트 실행
threads = []
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(env_name, global_model, state_size, action_size))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

5. SAC (Soft Actor-Critic)

SAC는 오프라인 학습 방식을 사용하는 정책 기반 강화학습 알고리즘으로, 최대 엔트로피 원칙을 활용하여 에이전트가 더 탐험하도록 유도합니다. 이 알고리즘은 주로 연속적인 행동 공간을 가진 문제에서 뛰어난 성능을 보여 줍니다.

5.1 SAC의 주요 개념

  • 최대 엔트로피 (Maximum Entropy): 행동의 불확실성을 극대화하여 탐험을 장려합니다.
  • 오프라인 학습 (Off-Policy Learning): 이전 경험을 재사용하여 효율적으로 학습합니다.
  • 비판자 (Critic): 가치 평가를 수행하여 정책 학습을 지원합니다.

5.2 SAC 예제 소스 코드


import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

class SAC:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.learning_rate = 0.001
        
        # 각종 모델 정의
        self.policy_model = self.build_policy_model()
        self.value_model = self.build_value_model()
    
    def build_policy_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='tanh')
        ])
        model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.learning_rate))
        return model
    
    def build_value_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(1)
        ])
        model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.learning_rate))
        return model

    def choose_action(self, state):
        state = state.reshape([1, self.state_size])
        action = self.policy_model.predict(state)
        return action.flatten()

    def train(self, states, actions, rewards):
        # Placeholder for training logic
        pass

# 환경 초기화
env = gym.make('Pendulum-v0')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.shape[0]
sac_agent = SAC(state_size, action_size)

# 에피소드 루프
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = sac_agent.choose_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        sac_agent.train(state, action, reward)
        state = next_state
        if done:
            break

6. 정책 기반 알고리즘의 장점

정책 기반 알고리즘은 여러 가지 장점을 가지고 있습니다:

  • 연속적인 행동 공간: 정책 기반 방법은 연속적인 행동 공간에서 매우 효과적입니다.
  • 탐험과 활용: 정책 기반 알고리즘은 에이전트의 탐험을 유도하는 데 효과적입니다.
  • 직관적인 정책 표현: 직접적인 정책 학습으로 인해 문제를 이해하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

결론

PPO, A3C 및 SAC는 현재 가장 효과적인 정책 기반 강화학습 알고리즘으로 부각되고 있으며, 각기 다른 강점과 특징을 가지고 있습니다. 이들 알고리즘을 통해 다양한 환경에서 문제를 해결하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 정책 기반 강화학습의 미래는 더욱 밝으며, 앞으로도 많은 연구와 발전이 기대됩니다.