Posted by 멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다. 단일 에이전트 강화 학습과 달리, 멀티 에이전트 강화 학습은 에이전트들 간의 협력과 경쟁이 중요한 역할을 하며, 이를 통해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
이번 포스트에서는 멀티 에이전트 강화 학습의 협력과 경쟁의 개념에 대해서 알아보고자 한다.
협력과 경쟁
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)에서 협력과 경쟁은 에이전트들이 목표를 달성하기 위한 두 가지 중요한 방식이다. 협력적인 환경에서는 에이전트들이 공동의 목표를 위해 협력하며, 경쟁적인 환경에서는 각자 자신의 목표를 위해 경쟁한다. 혼합된 환경에서는 협력과 경쟁이 동시에 발생하며, 에이전트들은 상황에 따라 전략을 조정해야 할 수 있다. 이러한 협력 및 경쟁 메커니즘을 통해 멀티 에이전트 강화 학습은 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
협력(Cooperative)
협력적인 환경에서는 모든 에이전트가 공동의 목표를 달성하기 위해 협력한다. 협력형 멀티 에이전트 강화 학습의 목표는 모든 에이전트가 함께 최대의 누적 보상을 얻는 것이다. 이 경우, 각 에이전트의 성공은 다른 에이전트의 성공에 달려 있다고 할 수 있다. 예들 들면,
- 로봇 팀
여러 로봇이 협력하여 물류 창고에서 물건을 운반하거나 정리하는 작업을 수행한다. 각 로봇은 다른 로봇과의 충돌을 피하면서 동시에 효율적으로 작업을 완료해야 한다. - 구조 활동
자연재해 현장에서 여러 드론이나 로봇이 협력하여 구조 작업을 진행한다. 각 드론은 서로 정보를 공유하여 효율적인 구조 경로를 계획하고, 생존자를 빠르게 찾는 데 도움을 줄 수 있다. - 멀티 에이전트 게임
여러 플레이어가 팀을 이루어 다른 팀과 경쟁하는 게임에서는 팀 내의 협력이 중요하다. 특히, 축구 게임에서는 각 플레이어가 팀원들과 협력하여 골을 넣기 위해 노력하게 된다.
협력의 주요 요소
- 공동 보상
모든 에이전트가 동일한 보상을 받거나, 전체 시스템의 성과가 각 에이전트의 보상에 영향을 미칠 수 있다. - 정보 공유
에이전트 간의 정보 교환이 가능하다면, 이를 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있다. - 의사 결정 조정
에이전트들은 협력하여 의사 결정을 내리고, 서로의 행동을 조정할 수 있다.
경쟁(Competitive)
경쟁적인 환경에서는 에이전트들은 서로 경쟁하여 자신의 목표를 달성하려고 할 것이다. 각 에이전트는 다른 에이전트와 경쟁하면서 자신의 보상을 최대화하려고 하고, 이 때 한 에이전트의 성공이 다른 에이전트의 실패를 의미할 수 있다. 예를 들면,
- 체스
두 플레이어가 서로의 말을 움직이며 상대방의 왕을 잡으려고 경쟁한다. 각 플레이어는 상대방의 움직임을 예측하고 자신의 전략을 최적화해야 한다. - 포커
여러 플레이어가 카드 게임을 하며, 각자 자신의 손패를 바탕으로 최적의 베팅 전략을 세운다. 여기서 각 플레이어는 다른 플레이어의 행동을 예측하고 대응해야 한다. - 경제 시장
여러 기업이 같은 시장에서 자원을 두고 경쟁한다. 각 기업은 시장 점유율을 늘리기 위해 최적의 전략을 사용하려고 한다.
경쟁의 주요 요소
- 개별 보상
각 에이전트는 자신의 성과에 따라 보상을 받는다. - 전략적 상호작용
에이전트들은 서로의 행동을 예측하고, 이에 따라 자신의 행동을 조정한다. - 제로섬 게임
일부 경쟁 환경에서는 한 에이전트의 이득이 다른 에이전트의 손실을 의미한다.
혼합(Mixed)
혼합된 환경에서는 일부 에이전트가 협력하고, 다른 일부 에이전트는 경쟁한다. 이러한 환경에서는 협력과 경쟁이 동시에 발생하며, 에이전트들은 상황에 따라 다른 전략을 사용해야 할 수 있다.
혼합의 주요 요소
- 협력과 경쟁의 균형
에이전트들은 언제 협력하고 언제 경쟁할지를 판단해야 한다. - 상황 의존적 전략
에이전트들은 현재 상황에 따라 협력 또는 경쟁 전략을 선택할 수 있다. - 상호작용의 복잡성
에이전트 간의 상호작용이 더 복잡해지며, 다양한 전략을 필요로 한다.
멀티 에이전트 강화 학습에서 협력과 경쟁은 에이전트들이 목표를 달성하기 위한 두 가지 중요한 방식이다. 협력적인 환경에서는 에이전트들이 공동의 목표를 위해 협력하며, 경쟁적인 환경에서는 각자 자신의 목표를 위해 경쟁한다. 혼합된 환경에서는 협력과 경쟁이 동시에 발생하며, 에이전트들은 상황에 따라 전략을 조정해야 한다. 이러한 협력 및 경쟁 메커니즘을 통해 멀티 에이전트 강화 학습은 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있게 된다.