액터-크리틱(Actor-Critic) 강화학습 알고리즘
액터-크리틱(Actor-Critic) 알고리즘이란?
액터-크리틱(Actor-Critic) 알고리즘은 강화학습(Reinforcement Learning)에서 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 정책을 학습하는 방법으로, **정책 기반**과 **가치 기반** 방법의 장점을 결합한 하이브리드 모델입니다. 액터-크리틱 알고리즘은 두 가지 주요 요소인 **액터(Actor)**와 **크리틱(Critic)**을 사용하여, 에이전트가 더 빠르고 효율적으로 최적의 행동을 찾을 수 있도록 돕습니다.
액터(Actor)
액터는 주어진 상태에서 **행동을 선택**하는 부분입니다. 액터는 상태에서 취할 행동을 결정하고, 이 결정은 확률적 방법으로 이루어집니다. 액터는 **정책**을 학습하며, 이 정책은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 점차적으로 개선됩니다.
크리틱(Critic)
크리틱은 액터가 선택한 행동에 대해 **가치 평가**를 담당합니다. 크리틱은 액터가 취한 행동이 얼마나 좋은지를 평가하고, 이를 통해 에이전트에게 피드백을 제공합니다. 크리틱은 **가치 함수(Value Function)**를 사용하여 상태-행동 쌍의 장기적인 가치를 추정합니다.
액터-크리틱 알고리즘의 학습 과정
액터-크리틱 알고리즘은 반복적인 과정으로 학습합니다. 아래의 과정을 통해 에이전트는 점차 최적의 정책을 학습합니다:
- **상태를 관찰**: 에이전트는 환경의 현재 상태를 관찰합니다.
- **행동을 선택**: 액터는 상태에서 취할 행동을 확률적으로 결정합니다.
- **행동을 실행**: 액터가 선택한 행동을 실행하고, 환경은 새로운 상태와 보상을 반환합니다.
- **보상 계산**: 크리틱은 새로운 상태와 행동에 대해 얻어진 보상을 바탕으로 가치를 계산합니다.
- **피드백 전달**: 크리틱은 계산된 가치를 액터에게 전달하여 정책을 개선하도록 돕습니다.
- **정책 업데이트**: 액터는 크리틱의 피드백을 반영하여 정책을 업데이트합니다.
액터-크리틱 알고리즘을 사용하는 이유
액터-크리틱 알고리즘은 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다:
- 큰 상태공간과 행동공간 처리: 액터-크리틱은 상태공간과 행동공간이 매우 클 때도 효율적으로 학습할 수 있습니다. 가치 함수와 정책을 동시에 학습하여 빠르고 안정적으로 최적의 행동을 선택할 수 있습니다.
- 연속적인 행동공간에서 학습: 액터-크리틱은 연속적인 행동공간에서 잘 작동하여, 로봇 제어와 같은 연속적인 값을 가진 문제에서 유리합니다.
- 보상 지연 문제 해결: 보상이 지연되는 환경에서도 크리틱의 가치 추정을 통해 정책을 안정적으로 개선할 수 있습니다.
- 정책과 가치 함수를 동시에 학습: 액터와 크리틱은 각각 정책과 가치를 동시에 학습하며, 이를 통해 더욱 효율적으로 최적 정책을 찾을 수 있습니다.
액터-크리틱 알고리즘의 장점과 단점
장점
- 정책과 가치를 동시에 학습하여 빠르고 안정적인 학습을 지원합니다.
- 큰 상태공간과 행동공간에서도 효율적으로 학습할 수 있습니다.
- 연속적인 행동공간에서 잘 작동하며, 로봇 제어와 같은 복잡한 문제에 유리합니다.
단점
- 액터와 크리틱을 동시에 학습해야 하기 때문에 구현이 복잡할 수 있습니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝이 어려울 수 있으며, 학습이 불안정할 수 있습니다.
액터-크리틱 알고리즘을 활용한 온라인 쇼핑몰 가격 최적화 예제
온라인 쇼핑몰에서 가격 최적화는 매우 중요한 문제입니다. 고객의 구매 패턴, 시장 동향, 경쟁사의 가격 등을 고려하여 최적의 가격을 설정하는 것이 목표입니다. 액터-크리틱 알고리즘을 활용하면, 에이전트가 각 상태에 대해 최적의 가격을 설정할 수 있습니다. 예를 들어:
- **상태(State)**: 상품의 수요, 재고, 경쟁사의 가격 등 다양한 환경 요소들.
- **행동(Action)**: 가격을 설정하는 행동. 예를 들어, 가격을 10%, 20% 인상 또는 인하.
- **보상(Reward)**: 고객의 반응에 따른 판매 수익.
액터-크리틱 알고리즘은 고객의 구매 패턴과 시장 상황을 고려하여, **정책**을 학습하고 **가격**을 최적화합니다. 크리틱은 액터가 선택한 가격이 얼마나 효과적인지 평가하고, 액터는 이를 바탕으로 더 나은 가격을 설정하도록 학습합니다.