정책 기반 강화학습에서의 효율적 탐색을 위한 행동 선택 기법 및 동적 밀집 보상 적용 연구

초록

오늘날 강화학습은 자율주행, 로봇, 게임 등 다양한 분야에서 연구 및 활용되고 있다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 찾는 것을 목표로 하며, 환경과 문제에 따라 정책 기반 알고리즘과 가치 기반 알고리즘 중 더 적절한 알고리즘이 선택되어 사용된다. 정책 기반 알고리즘은 연속적이고 고차원적인 행동 공간에서 효과적인 학습이 가능하지만, 학습률 파라미터가 학습에 미치는 영향이 크고, 복잡한 환경일수록 최적화된 정책의 수렴 난도가 상승하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 어닐링 알고리즘을 기반한 행동 선택 기법 및 동적 밀집 보상 설계를 제안한다. 제안된 방식을 두 가지 대표적인 정책 기반 알고리즘인 A2C 알고리즘과 PPO 알고리즘에 적용하여 실험을 진행하였고, 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 두 강화학습 알고리즘이 기존 강화학습 알고리즘 대비, 더 높은 성능을 보였다.

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