멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 알고리즘과 접근법

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 학습에서 사용하는 알고리즘(Algorithms)들을 알아보고자 한다.

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알고리즘과 접근법

멀티 에이전트 강화 학습_{(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)}에서는 여러 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하기 위해 다양한 알고리즘과 접근법이 사용된다.

독립형 Q-러닝_{(Independent Q-Learning)}

독립형 Q-러닝은 각 에이전트가 다른 에이전트의 존재를 무시하고 독립적으로 Q-러닝을 수행하는 접근법이다. 이 방법은 단순하지만 에이전트 간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에 일부 한계가 있을 수 있다.

• 기본 개념
  각 에이전트는 자신의 Q-함수를 학습하며, 환경에서의 상태-행동 쌍에 대한 가치 평가를 독립적으로 수행하게 되는 알고리즘이다.
• 장점
  단순하고 구현이 용이하다.
• 단점
  에이전트 간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에, 협력이나 경쟁이 중요한 환경에서는 성능이 떨어질 수 있다.

공유 정책 학습_{(Shared Policy Learning)}

모든 에이전트가 동일한 정책을 공유하며 학습하는 접근법으로, 협력 환경에서 유용하다.

• 기본 개념
  하나의 중앙 집중식 정책을 모든 에이전트가 공유하고, 이를 기반으로 행동을 선택하게 하는 알고리즘이다.
• 장점
  협력적 환경에서 에이전트 간의 일관된 행동을 촉진할 수 있다.
• 단점
  에이전트들이 독립적인 행동을 취할 필요가 있는 경우에는 유연성이 떨어질 수 있다.

중앙 집중식 학습과 분산 실행_{(Centralized Training and Decentralized Execution, CTDE)}

학습은 중앙에서 이루어지지만, 실행은 분산된 방식으로 이루어지는 알고리즘이다. 이는 협력적이고 경쟁적인 환경 모두에서 효과적이라고 할 수 있다.

• 기본 개념
  중앙 집중식 학습을 통해 에이전트 간의 협력과 경쟁을 학습하고, 실행 단계에서는 각 에이전트가 독립적으로 행동하게 하는 알고리즘이다.
• 장점
  중앙에서의 학습을 통해 에이전트 간의 상호작용을 잘 모델링할 수 있게 된다.
• 단점
  학습과 실행 간의 정보 비대칭성이 발생할 수 있다.

다중 에이전트 딥 강화 학습_{(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning)}

딥러닝을 활용하여 고차원 상태 공간에서 에이전트의 정책을 학습하는 알고리즘으로, 보다 복잡한 환경에서의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 기본 개념
  딥러닝 모델_{(예: 딥 Q-네트워크, DQN)}을 사용하여 에이전트의 정책을 학습한다. 이 모델은 상태 공간이 크고 복잡한 경우에 특히 유용한 알고리즘이다.
• 장점
  고차원 상태 공간에서의 효율적인 학습이 가능하며, 비선형성을 잘 처리할 수 있다.
• 단점
  학습 과정이 복잡하고, 많은 계산 자원이 필요하다.

정책 경사 방법_{(Policy Gradient Methods)}

정책 경사 방법은 정책을 직접 최적화하는 방법으로, 행동의 확률 분포를 모델링하여 학습하게 된다.

• 기본 개념
  에이전트는 행동의 확률 분포를 나타내는 정책을 학습하며, 이 정책을 경사 상승_{(Gradient Ascent)}을 통해 최적화하는 알고리즘이다.
• 장점
  연속적인 행동 공간에서도 효과적으로 작동하며, 확률적 정책을 학습할 수 있다.
• 단점
  샘플 효율성이 낮고, 학습이 불안정할 수 있다.

배우-비평 방법_{(Actor-Critic Methods)}

배우-비평 방법은 정책 경사 방법과 가치 기반 방법을 결합한 접근법으로, 배우_(Actor)와 비평가_(Critic) 두 가지 구성 요소로 이루어져 있다.

• 기본 개념
  배우는 정책을 업데이트하고, 비평가는 가치 함수를 평가하여 배우의 업데이트를 돕는 알고리즘이다.
• 장점
  정책의 직접적인 최적화와 가치 함수의 안정적인 평가를 결합하여 효율적인 학습이 가능하다.
• 단점
  두 개의 모델을 동시에 학습해야 하므로 구현과 튜닝이 복잡할 수 있다.

다중 에이전트 분산 심층 결정 정책 그라디언트_(MADDPG)

다중 에이전트 분산 심층 결정 정책 그라디언트_{(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)}는 연속적인 행동 공간에서 중앙 집중식 비평가와 분산된 배우를 사용하여 학습하는 방법이다.

• 기본 개념
  각 에이전트는 자신의 배우 모델을 학습하고, 중앙 집중식 비평가가 모든 에이전트의 행동을 평가하는 알고리즘이다.
• 장점
  연속적인 행동 공간에서의 효율적인 학습이 가능하며, 에이전트 간의 상호작용을 중앙 집중식 비평가를 통해 잘 모델링할 수 있다.
• 단점
  많은 계산 자원이 필요하며, 구현이 복잡할 수 있다.

멀티 에이전트 강화 학습에서는 다양한 알고리즘과 접근법이 사용된다. 독립형 Q-러닝, 공유 정책 학습, 중앙 집중식 학습과 분산 실행, 다중 에이전트 딥 강화 학습, 정책 경사 방법, 배우-비평 방법, 그리고 MADDPG와 같은 방법들은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 특정 문제와 환경에 맞는 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다. 이러한 알고리즘과 접근법을 통해 에이전트들은 복잡한 상호작용 환경에서 최적의 행동을 학습하고, 다양한 응용 분야에서 효과적으로 사용할 수 있다.