정책기반 이터레이션: 에이전트가 최적의 행동을 결정하는 과정
정책기반 이터레이션이란?
정책기반 이터레이션은 강화학습의 한 방법으로, 에이전트가 각 상태에서 어떤 행동을 해야 하는지 직접 학습하는 방식입니다. 이 방법은 정책(Policy)을 학습하는 데 초점을 두고 있으며, 각 상태에서 취할 최적의 행동을 결정합니다.
정책기반 이터레이션 예제
이 예제에서는 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 제품의 가격을 어떻게 결정할지에 대해 에이전트가 학습하는 상황을 상상해봅시다.
1) 상태(State)
에이전트는 주어진 상태에서 가격을 조정하는 방법을 결정해야 합니다. 이 상태는 쇼핑몰의 다양한 정보를 포함할 수 있습니다.
- 현재 가격: 예: 50달러
- 재고량: 예: 100개
- 판매 수요: 예: 하루 판매량 10개
- 경쟁업체 가격: 예: 45달러
2) 행동(Action)
에이전트는 상태에 따라 할 수 있는 행동을 취합니다. 이 행동은 가격을 올리거나 내리거나 유지하는 것입니다.
- 가격 올리기: 예: 가격 5달러 인상
- 가격 내리기: 예: 가격 5달러 인하
- 가격 유지: 예: 가격 그대로 유지
3) 보상(Reward)
가격을 올리거나 내리거나 유지할 때마다 보상이 주어집니다. 보상은 판매량과 이익에 의해 결정됩니다.
- 가격을 올리면 판매량이 줄어들어 보상이 적을 수 있습니다.
- 가격을 내리면 판매량이 늘어나지만, 이익은 적어질 수 있습니다.
- 가격을 유지하면 판매량과 이익이 안정적으로 유지될 수 있습니다.
4) 정책(Policy)
정책은 각 상태에서 취할 최적의 행동을 결정하는 규칙입니다. 예를 들어, "상태가 '재고가 많고 판매량이 적으면 가격을 내린다" 또는 "경쟁업체 가격이 낮으면 가격을 올린다"는 규칙을 의미합니다.
정책기반 이터레이션 과정
정책기반 이터레이션의 과정은 다음과 같습니다:
1단계: 초기 정책 설정
에이전트는 초기 정책을 설정합니다. 예를 들어, "재고가 많으면 가격을 내린다", "경쟁업체 가격이 낮으면 가격을 올린다"라는 정책을 설정할 수 있습니다.
2단계: 정책 평가
에이전트는 이 초기 정책을 따르며 행동을 취합니다. 그 후, 각 행동의 결과를 평가하여 보상을 받습니다. 예를 들어, 가격을 내리면 판매량이 증가할 수 있지만, 이익은 적어질 수 있습니다. 이를 평가하여 보상을 계산합니다.
3단계: 정책 개선
평가한 결과를 바탕으로 에이전트는 정책을 개선합니다. 예를 들어, 가격을 내리는 대신 더 나은 결과를 얻을 수 있는 방법을 찾아내고, 정책을 수정합니다. 이렇게 점진적으로 정책을 개선하며, 최적의 가격 결정을 학습합니다.
4단계: 최적 정책 도출
에이전트는 반복적인 과정을 통해 최적의 가격 정책을 도출해냅니다. 이때 에이전트는 상태마다 가장 적합한 행동을 취하는 정책을 학습하게 됩니다.
결론
정책기반 이터레이션은 상태마다 최적의 행동을 학습하는 과정입니다. 온라인 쇼핑몰 가격 결정 예제에서는 에이전트가 재고, 판매 수요, 경쟁업체 가격 등을 고려하여 최적의 가격을 결정하는 정책을 학습합니다. 이를 통해 에이전트는 상태에 맞는 최적의 가격 행동을 찾아내고, 이익을 극대화할 수 있게 됩니다.
정책기반 이터레이션은 직접적으로 정책을 학습하는 방법이므로, 복잡한 환경에서 여러 조건을 고려한 최적의 결정을 내릴 수 있게 합니다.