강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기계학습 분야입니다. 이 과정에서 중요한 개념 중 하나가 행동 공간(Action Space)입니다. 행동 공간은 에이전트가 수행할 수 있는 모든 가능한 행동의 집합을 나타내며, 이를 정의하고 최적화하는 과정은 강화학습 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칩니다.
행동 공간(Action Space)란 무엇인가?
행동 공간은 에이전트가 선택할 수 있는 모든 행동의 집합입니다. 이 공간의 종류에 따라서 두 가지 주된 카테고리로 나눌 수 있습니다:
- 이산적 행동 공간 (Discrete Action Space)
- 연속적 행동 공간 (Continuous Action Space)
1. 이산적 행동 공간 (Discrete Action Space)
이산적 행동 공간은 제한된 수의 행동으로 구성됩니다. 각 행동은 독립적인 선택으로 간주되며, 예를 들어 다음과 같은 상황에서 나타날 수 있습니다.
- 게임에서의 이동: 왼쪽, 오른쪽, 위로, 아래로
- 로봇의 조작: 점프, 왼쪽으로 회전, 오른쪽으로 회전
이런 상황에서 에이전트는 선택 가능한 모든 행동을 배열로 정의하고, 각 행동에 대한 보상을 기반으로 최적의 행동을 결정합니다.
예제: 이산적 행동 공간을 사용하는 간단한 강화학습 에이전트
import numpy as np
import random
class SimpleDiscreteAgent:
def __init__(self, actions):
self.actions = actions
self.Q = np.zeros(len(actions)) # Q-value 초기화
def select_action(self):
return np.argmax(self.Q) # Q-value가 최대인 행동 선택
def update_Q(self, action, reward):
self.Q[action] += reward # 보상에 따라 Q-value 업데이트
# 행동 공간 정의
actions = ["왼쪽", "오른쪽", "위", "아래"]
agent = SimpleDiscreteAgent(actions)
# 에이전트 행동 선택 및 Q-value 업데이트 예시
for _ in range(10):
action = agent.select_action()
reward = random.choice([1, 0]) # 랜덤 보상
agent.update_Q(action, reward)
print(f"Selected action: {actions[action]}, Updated Q-values: {agent.Q}")
2. 연속적 행동 공간 (Continuous Action Space)
연속적 행동 공간에서는 행동이 무한히 많은 값을 가질 수 있습니다. 이는 상황에 따라 얼마나 행동을 변경할 수 있는지가 다를 수 있음을 의미합니다.
예를 들어:
- 로봇 팔의 각도 조절: 각도를 0도에서 180도까지 조절
- 자동차의 속도 조절: 0 km/h에서 200 km/h까지
이런 경우, 행동 공간은 실수 값의 범위로 정의되며, 각 행동에 대한 Q-value를 계산할 때는 적절한 방법을 사용해야 합니다. 이러한 연속적 행동 공간에서 에이전트를 학습시키기 위해 일반적으로 사용되는 알고리즘은 정책 경사법 (Policy Gradient Methods)입니다.
예제: 연속적 행동 공간을 사용하는 강화학습 에이전트
import numpy as np
class SimpleContinuousAgent:
def __init__(self):
self.theta = 0.0 # 초기 각도
def select_action(self):
return self.theta # 현재 각도를 반환
def update_theta(self, action, reward):
self.theta += 0.1 * reward # 보상에 따라 각도 업데이트
agent = SimpleContinuousAgent()
# 에이전트 행동 선택 및 업데이트 예시
for _ in range(10):
action = agent.select_action()
reward = np.random.randn() # 랜덤 보상
agent.update_theta(action, reward)
print(f"Selected action (angle): {action}, Updated theta: {agent.theta}")
행동 공간 최적화
행동 공간을 정의하고 최적화하는 과정은 강화학습에서 에이전트의 성능을 크게 좌우할 수 있습니다. 최적화된 행동 공간을 구축하기 위해 고려해야 할 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 행동 공간 축소 (Action Space Reduction): 가능한 행동을 줄이고 중요한 행동만 남기는 전략입니다. 이렇게 하면 학습 과정이 더 효율적이며 Q-value 계산이 쉬워집니다.
- 행동 범위 정규화 (Action Range Normalization): 연속적인 행동 공간을 사용하는 경우, 각 행동의 범위를 정규화하여 학습이 용이하게 만들 수 있습니다.
- 상황에 따른 행동 선택 (Contextual Action Selection): 에이전트가 현재 상황의 맥락에 따라 행동을 선택하도록 하여 더 효율적인 학습을 유도할 수 있습니다.
결론
행동 공간의 정의와 최적화는 강화 학습에서 매우 중요한 요소입니다. 이산적 행동 공간과 연속적 행동 공간에 대한 이해는 여러 강화학습 알고리즘의 기초가 되며, 각 공간에 적합한 방법론을 통해 에이전트의 성능을 극대화할 수 있습니다.
이 글에서는 행동 공간의 개념을 확립하고, 각각의 유형에서 에이전트의 구현 예시를 통해 이해를 돕기 위해 노력했습니다. 이제 독자 여러분이 자신만의 강화학습 알고리즘을 개발하는 데 필요한 기본 지식을 갖추었기를 바랍니다.