[강화학습] 멀티 에이전트 강화학습

 

서론: 멀티 에이전트 강화학습이란?

멀티 에이전트 강화학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 강화학습(RL)의 한 분야로, 여러 에이전트가 서로 상호작용하는 환경에서 각 에이전트가 학습을 통해 최적의 정책을 찾아가는 과정을 다룹니다. 이때의 목표는 에이전트 각각의 최적 행동 또는 전체 시스템의 최적 행동전략을 찾는 것일 수 있습니다. MARL은 로보틱스, 자율 주행 차량, 게임 이론 등 다양한 분야에서 중요성을 가지며, 단일 에이전트 강화학습에서 발생하지 않는 특유의 복잡성과 도전 과제를 포함합니다.

단일 에이전트 강화학습 대비 MARL의 주된 차이점은, 다수의 에이전트가 서로의 행동과 그 결과를 통해 상호작용하며 학습한다는 점입니다. 이로 인해 일반적으로 환경의 변화가 더욱 동적이고 예측하기 어려운 특성을 가지게 됩니다.

 

멀티 에이전트 시스템의 기본 구성

멀티 에이전트 시스템은 여러 에이전트와 이들이 상호작용하는 환경으로 구성됩니다. 에이전트는 환경의 상태를 관찰하고, 이를 바탕으로 행동을 선택합니다. 선택된 행동은 환경에 영향을 미치고, 이에 따라 환경은 에이전트에게 새로운 상태 정보와 보상을 제공합니다. 이러한 상호작용은 에이전트가 학습하고 최적의 행동 전략을 개발할 수 있게 합니다.

핵심 용어는 다음과 같습니다:

• 상태(State): 환경의 현재 상황을 나타내는 정보입니다.
• 행동(Action): 에이전트가 선택할 수 있는 활동입니다.
• 보상(Reward): 에이전트의 행동에 대한 환경의 피드백으로, 에이전트의 목표 달성 정도를 나타냅니다.

 

멀티 에이전트 강화학습의 핵심 도전 과제

MARL은 다음과 같은 도전 과제를 가지고 있습니다:

• 협력과 경쟁: 에이전트들이 서로 협력해 공통의 목표를 달성하는 경우와 서로 경쟁하는 경우가 있으며, 협력과 경쟁이 혼합된 복잡한 상황도 존재합니다.
• 부분 관찰가능성: 각 에이전트가 전체 환경의 상태를 완전하게 관찰하지 못하는 경우가 많아, 불완전한 정보를 바탕으로 학습과 의사결정을 해야 합니다.
• 환경의 비정적 특성: 다른 에이전트의 학습과 행동 변화로 인해 환경이 비정적(non-stationary)으로 변할 수 있습니다.
• 크레딧 할당 문제: 여러 에이전트가 협력하여 결과를 도출했을 때, 각 에이전트의 기여도를 어떻게 평가하고 보상을 할당할지가 문제가 됩니다.

 

주요 멀티 에이전트 강화학습 알고리즘

• 독립적인 Q-러닝(IQL): 각 에이전트가 독립적으로 Q-러닝 알고리즘을 적용해 학습하는 방식입니다.
• 중앙집중형 학습 및 분산 실행: 학습 중에는 모든 에이전트의 정보를 수집하여 중앙에서 학습을 진행하지만, 실행 시에는 각 에이전트가 독립적으로 행동합니다.
• 가치 분해: 전체 시스템의 목표를 달성하기 위해 각 에이전트의 가치 함수를 분해하여 개별적으로 학습시키는 방법입니다.
• 시퀀스 기반 최적화: 에이전트들의 행동 시퀀스를 최적화하는 방법으로, 서로의 행동이 미래의 보상에 미치는 영향을 고려합니다.

 

멀티 에이전트 강화학습의 최신 동향

최근의 연구는 적대적 환경에서 학습하는 방법, 심층 강화학습 알고리즘의 멀티 에이전트 시스템 적용, 알고리즘의 안정성과 효율성 향상 등에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 복잡한 상호작용과 동적인 환경 변화를 잘 처리할 수 있는 알고리즘 개발이 중요한 연구 주제가 되고 있습니다.

 

멀티 에이전트 강화학습의 응용 사례

• 자율 주행 차량의 교통 시스템에서는 여러 차량이 상호작용하면서 최적의 경로 선택, 교통 체증 최소화 등을 학습할 수 있습니다.
• 자율적인 드론 군집이 탐색, 감시 또는 구조 작업을 수행하는 데 활용됩니다.
• 온라인 게임 및 로봇 축구에서는 팀 전략 개발 및 상대방 행동 예측 등에 MARL이 적용됩니다.
• 스마트 그리드 관리에서 여러 에너지 소스와 소비자가 효율적인 에너지 분배 및 사용을 위해 상호작용하는 시나리오에 적용할 수 있습니다.