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.
이번에는 멀티 에이전트 강화 학습에서 직면하는 어려운 부분에 대해서 알아보고자 한다.
주요 도전 과제
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 여러 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 작동하기 때문에 단일 에이전트 강화 학습보다 훨씬 더 복잡하다. 그렇기 때문에 멀티 에이전트 강화 학습에서 직면하는 어려운 부분들이 많으며, 이를 해결하기 위해 다음 내용들을 신경써야 한다.
확장성(Scalability)
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)에서 에이전트의 수가 증가하면 학습의 복잡도가 기하급수적으로 증가하게 되며, 다음과 같은 현상이 발생할 수 있다.
- 상태-행동 공간의 폭발적 증가
각 에이전트가 독립적으로 상태와 행동을 가지므로, 전체 상태-행동 공간은 에이전트 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 커질 수 있다. - 연산 자원의 제한
많은 에이전트가 있는 경우, 각 에이전트의 학습을 위한 연산 자원이 제한될 수 있다. - 학습 시간 증가
에이전트가 많을수록 각 에이전트가 최적의 정책을 학습하는 데 더 많은 시간이 필요하게 된다.
상호작용 복잡성(Interaction Complexity)
여러 에이전트가 상호작용할 때 발생하는 복잡한 동작 패턴을 이해하고 학습하는 것은 어려운 일이다. 이로 인해 다음과 같은 상호작용 복잡성이 발생할 수 있다.
- 비선형 상호작용
에이전트 간의 상호작용은 종종 비선형적이어서 예측하기 어려워 진다. - 의사 결정의 상호 의존성
각 에이전트의 결정은 다른 에이전트의 결정에 영향을 받고, 그 반대도 마찬가지이다. 결국 이는 복잡한 피드백 루프를 형성하게 되어 예측이 어려워 지게 된다. - 다양한 전략
각 에이전트는 상황에 따라 다른 전략을 사용할 수 있으며, 이를 모두 고려하여 학습되어야 하므로 복잡성이 증가하게 된다.
불확실성(Uncertainty)
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 환경에서는 다른 에이전트의 행동을 예측하기 어렵기 때문에 다음과 같은 불확실성이 존재한다.
- 상태 불확실성
다른 에이전트의 상태를 정확히 알기 어려울 때 발생한다. - 행동 불확실성
다른 에이전트의 행동이 확률적이거나 동적일 수 있으므로 예측하기 어려울 때 발생한다. - 환경 불확실성
환경 자체가 변할 수 있으며, 이는 에이전트의 학습에 영향을 미치게 된다.
신뢰성(Reliability)
협력하는 에이전트가 신뢰할 수 있는지 여부는 중요한 문제이며, 신뢰도가 떨어지게 된다면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.
- 신뢰도 부족
일부 에이전트는 신뢰할 수 없는 행동을 할 수 있다. 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키게 된다. - 배신 문제
협력 환경에서 일부 에이전트가 배신할 경우, 다른 에이전트의 협력 전략이 무효화될 수 있다. - 협력의 조율
에이전트 간의 협력을 조율하는 것이 어렵고, 이를 효과적으로 수행하지 못하면 협력의 이점을 누리지 못할 수도 있다.
다중 목표 및 갈등 해결
각 에이전트가 서로 다른 목표를 가질 수 있으며, 이러한 목표들이 상충될 수 있다
- 목표 충돌
서로 다른 에이전트가 상충되는 목표를 가진다면, 이를 해결하기 위한 조율이 필요하다. - 협상 및 타협
에이전트 간의 갈등을 해결하기 위해 협상과 타협이 필요하다. - 공평성
모든 에이전트의 목표를 공평하게 고려하는 것이 어려울 수 있다.
안정성(Convergence)
멀티 에이전트 강화 학습에서는 각 에이전트의 정책이 안정적으로 수렴하는 것이 중요하며, 다음과같은 어려움이 발생 될 수 있다.
- 동적 변화
환경과 다른 에이전트의 정책이 지속적으로 변하기 때문에, 각 에이전트의 정책이 수렴하기 어려울 수 있다. - 학습 속도 차이
에이전트마다 학습 속도가 다르면, 일부 에이전트는 빠르게 학습하고 다른 에이전트는 뒤쳐져 성능이 저하 될 수 있다 - 균형 유지
각 에이전트가 최적의 정책에 수렴하도록 하는 것이 어려울 수 있다.
통신 및 정보 공유
여러 에이전트 간의 통신 및 정보 공유가 효과적으로 이루어져야 한다
- 정보 공유의 효율성
각 에이전트가 적절한 정보를 공유하여 공동의 목표를 달성하는 데 도움이 되어야 한다. - 통신 비용
통신에는 비용이 발생하며, 이는 시스템의 효율성에 영향을 줄 수 있음을 의미한다. - 정보의 신뢰성
공유된 정보가 신뢰할 수 있어야 하며, 잘못된 정보는 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다.
멀티 에이전트 강화 학습은 다양한 에이전트가 상호작용하며 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 유용하지만, 여러 도전 과제들도 함께 존재한다. 확장성, 상호작용 복잡성, 불확실성, 신뢰성, 다중 목표 및 갈등 해결, 안정성, 통신 및 정보 공유와 같은 도전 과제들을 극복하기 위해서는 지속적인 연구와 발전이 필요하다.