강화학습( Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 행동을 학습하는 기계 학습 분야입니다. 그러나 복잡한 문제를 푸는 데 있어 단순한 강화학습 방법만으로는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이 계층적 강화학습(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)입니다. 이번 글에서는 HRL의 개념, 장점, 실제 사례 및 예제 코드를 통해 이 기법이 어떻게 복잡한 행동을 학습하는 데 유용한지를 탐구해 보겠습니다.
계층적 강화학습(HRL)의 개념
계층적 강화학습은 문제를 계층적으로 구분하여 해결하는 접근 방식을 제공합니다. 보통 강화학습에서는 에이전트가 환경에 대한 보상을 최대화하기 위해 모든 행동을 चयन하는 데 집중합니다. 그러나 HRL에서는 명확한 목표를 달성하기 위해 행동을 하위 목표로 나누어 처리합니다.
HRL은 크게 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다:
- 상위 정책(High-level Policy): 전반적인 목표를 명시하고 이를 달성하기 위한 하위 작업을 생성합니다.
- 하위 정책(Low-level Policy): 상위 정책에 의해 생성된 하위 작업을 수행하는 데 필요한 구체적인 행동을 결정합니다.
계층적 RL의 장점
HRL의 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 복잡한 문제 해결: 문제를 하위 문제로 나누어 다룰 수 있어 복잡한 목표를 보다 쉽게 해결할 수 있습니다.
- 학습 효율성: 하위 목표를 재사용함으로써 학습 과정에서 더 나은 일반화 성능을 발휘할 수 있습니다.
- 탐험-활용 균형: 상위 정책이 목표를 설정하므로, 에이전트가 보다 효과적으로 탐험하고 활용할 수 있습니다.
- 모듈화: 하위 정책을 독립적으로 학습시키고 재사용할 수 있어 코드의 모듈성과 유지보수성이 향상됩니다.
계층적 RL의 구조
HRL은 여러 수준의 정책으로 이루어져 있으며, 이들은 서로 다른 역할과 책임을 가지고 있습니다. HRL의 기본 구조는 다음과 같습니다:
- 상위 정책: 목표 선정 및 하위 작업 생성
- 하위 정책: 특정 하위 작업 수행
1. 상위 정책의 역할
상위 정책은 에이전트가 달성하고자 하는 목표를 정하고, 이를 위해 필요한 하위 작업을 정의합니다. 예를 들어 로봇이 주어진 목표 지점까지 가는 것이 목표라면, 그 과정에서 다음과 같은 하위 작업을 정의할 수 있습니다:
- 주변 환경 파악하기
- 장애물 회피하기
- 목표 방향으로 이동하기
2. 하위 정책의 역할
하위 정책은 상위 정책에서 생성된 하위 작업을 수행합니다. 하위 정책은 더 구체적인 행동을 결정하여 상위 정책의 목표 달성을 지원합니다. 하위 정책은 신경망 또는 다른 학습 알고리즘을 통해 학습할 수 있습니다.
계층적 강화학습의 알고리즘
HRL의 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다:
- MAXQ Framework
- Option Framework
- Hierarchical DQN
MAXQ Framework
MAXQ는 강화학습의 계층적 접근을 지원하는 대표적인 프레임워크입니다. 이 프레임워크에서는 계층적 가치 함수를 구성하여 상위 정책이 하위 작업의 가치를 평가할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 하위 작업의 조합으로부터 전체 문제의 가치를 평가할 수 있습니다.
Option Framework
Option Framework는 하위 정책을 “옵션”으로 정의하여 그 옵션 내에서의 행동을 학습하는 방법론입니다. 각 옵션은 시작 상태와 종료 상태, 해당 옵션의 정책으로 구성됩니다. 이러한 접근은 복잡한 행동을 처리하는 데 유용하며, 효율적인 학습을 도와줍니다.
Hierarchical DQN
하이러키컬 DQN(Hierarchical DQN)은 전통적인 DQN 알고리즘에 계층적 구조를 도입한 것입니다. DQN은 상태-행동 값을 사용하여 최적의 정책을 학습하는 방식인데, HRL을 통해 여러 레벨의 정책을 동시에 학습하도록 구성할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 환경에서의 안정성과 성능을 향상시킵니다.
계층적 RL의 적용 사례
HRL은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그 중 몇 가지는 다음과 같습니다:
- 로봇 제어: 복잡한 움직임과 작업을 수행할 수 있도록 로봇이 하위 목표를 설정하고 이를 실행하는 데 사용됩니다.
- 게임 AI: 비디오 게임에서 대립하는 캐릭터가 복잡한 전투 전략을 수립하고 이를 실행하는 데 적용될 수 있습니다.
- 자율주행차: 주행 경로의 계획 및 보조 작업을 처리하기 위해 계층적 정책을 사용할 수 있습니다.
HRL의 예제 코드
다음은 Python을 사용하여 간단한 계층적 강화학습을 구현한 예제 코드입니다. 이 예제는 OpenAI의 Gym 라이브러리를 활용하여 간단한 환경을 설정합니다.
import gym
import numpy as np
class HighLevelPolicy:
def __init__(self):
self.subgoals = [0.3, 0.6, 0.8] # 하위 목표 예시
def get_subgoal(self, state):
if state < self.subgoals[0]:
return self.subgoals[0]
elif state < self.subgoals[1]:
return self.subgoals[1]
elif state < self.subgoals[2]:
return self.subgoals[2]
else:
return None
class LowLevelPolicy:
def __init__(self, env):
self.env = env
def perform_action(self, subgoal):
# 하위 목표에 도달하기 위한 행동 수행
state = self.env.reset()
done = False
while not done:
action = self.env.action_space.sample() # 랜덤 행동
state, reward, done, info = self.env.step(action)
if state >= subgoal:
break
return state
# 환경 설정
env = gym.make('CartPole-v1')
high_level_policy = HighLevelPolicy()
low_level_policy = LowLevelPolicy(env)
# 에피소드 실행
for episode in range(100):
state = env.reset()
while True:
subgoal = high_level_policy.get_subgoal(state)
if subgoal is not None:
final_state = low_level_policy.perform_action(subgoal)
print(f"에피소드 {episode}, 최종 상태: {final_state}")
else:
break
state = final_state
if state >= 1.0: # 목표 도달
break
env.render()
env.close()
결론
계층적 강화학습은 에이전트가 복잡한 행동을 더 효과적으로 학습할 수 있도록 하는 강력한 패러다임입니다. 기존의 강화학습 접근 방식의 한계를 극복하고, 모듈화된 정책 구조를 통해 보다 효율적인 학습을 가능하게 합니다. 실제 적용 사례를 통해 이점과 가능성을 확인할 수 있으며, 미래의 다양한 환경에서도 HRL이 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 교육, 의료, 자율 로봇 및 게임 등 다양한 분야에서 HRL의 적용이 더욱 확대되고 있습니다.
계층적 강화학습에 대한 이해를 통해 AI 기술을 보다 깊게 통찰할 수 있기를 바랍니다. 앞으로의 연구와 응용이 기대되는 분야 중 하나인 만큼, HRL에 대한 연구와 학습은 지속적으로 필요할 것입니다.