강화학습을 통한 가격 결정: 가치기반 이터레이션과 정책기반 이터레이션
강화학습이란?
강화학습(RL)은 주어진 환경에서 에이전트가 최적의 행동을 선택하여 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 과정입니다. 온라인 쇼핑몰에서 가격 결정을 강화학습을 통해 자동화하려는 경우, 두 가지 접근 방식—가치기반 이터레이션(Value-based Iteration)과 정책기반 이터레이션(Policy-based Iteration)—을 사용할 수 있습니다.
1. 가치기반 이터레이션 (Value-based Iteration)
가치기반 이터레이션은 각 상태에서 최적의 가치를 계산하여, 그 가치를 기반으로 최적의 행동(가격)을 선택하는 방법입니다. 이 방법에서는 상태 가치 함수(Value Function)를 사용하여 각 상태의 가치를 평가하고, 그 가치를 최대화하는 행동을 선택합니다.
예제: 온라인 쇼핑몰 가격 결정
- 상태(State): 현재 쇼핑몰에서 판매 중인 제품의 재고량, 현재 가격, 구매 수요 등과 같은 정보를 포함한 상태를 정의합니다. 예: "재고 100개, 가격 50달러, 지난 7일 동안의 판매량 200개"
- 행동(Action): 에이전트가 취할 수 있는 행동은 가격을 변경하는 것입니다. 예를 들어, 가격을 10달러 올리거나 내리거나 유지하는 방식입니다.
- 보상(Reward): 가격 변화에 따른 보상은 판매량이나 총 이익(가격 * 판매량)에 의해 결정됩니다. 예: "판매량이 100개라면, 총 이익 100개 * 가격 50달러 = 5000달러"
- 가치 함수(Value Function): 각 상태에서 최적의 가격을 선택하기 위해 상태 가치 함수 V(s)를 사용합니다. 이는 각 상태에서 최적의 행동을 선택할 때 얻을 수 있는 예상 보상의 총합을 나타냅니다.
알고리즘 (Bellman Equation)
각 상태의 가치는 그 상태에서 취할 수 있는 모든 행동의 예상 보상과, 그 상태에서 다음 상태로의 전이 확률을 고려하여 계산됩니다. 예를 들어, 상태 s1에서 가격을 10달러 올리는 행동을 취했을 때, 새로운 상태 s2로 이동하게 되고, 그 상태에서 얻을 보상을 계산합니다.
2. 정책기반 이터레이션 (Policy-based Iteration)
정책기반 이터레이션은 각 상태에서 최적의 행동을 직접적으로 계산하는 방법입니다. 이 방법에서는 가치 함수보다는 정책(Policy)을 직접 학습합니다. 정책은 각 상태에서 취할 최적의 행동을 결정하는 규칙입니다.
예제: 온라인 쇼핑몰 가격 결정
- 상태(State): 가격을 조정할 시점에서의 재고와 판매량, 경쟁 가격 등을 포함한 상태를 정의합니다. 예: "현재 가격 50달러, 경쟁업체 가격 45달러, 재고 100개"
- 정책(Policy): 에이전트는 주어진 상태에서 가격을 올릴지, 내릴지 또는 유지할지 결정하는 정책을 학습합니다. 예: "재고가 많으면 가격을 내린다", "경쟁업체 가격이 낮으면 가격을 올린다"
- 보상(Reward): 보상은 판매량과 이익에 의해 결정되며, 정책이 잘 작동할수록 보상이 커집니다.
정책 학습
정책기반 이터레이션에서는 에이전트가 상태마다 최적의 행동을 결정하는 정책을 학습하는데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 특정 상황에서 가격을 올리는 것이 장기적으로 이익을 최대화할 수 있다고 판단되면, 에이전트는 그 정책을 따릅니다.