자바스크립트로 강화학습 알고리즘 구현하기

13 Oct 2023

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강화학습은 기계학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습하는 방식입니다. 이제 우리는 자바스크립트를 사용하여 강화학습 알고리즘을 구현해보도록 하겠습니다.

강화학습 알고리즘이란?

강화학습 알고리즘은 에이전트가 특정 상태에서 어떤 행동을 취해야 하는지를 결정할 수 있는 정책을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 환경과 상호작용하며, 행동의 결과로 얻는 보상을 통해 최적의 정책을 스스로 학습합니다.

Q-learning 알고리즘 구현하기

Q-learning은 강화학습의 대표적인 알고리즘 중 하나로, 상태와 행동에 따른 가치를 나타내는 Q함수를 학습합니다. 각 상태에서 가능한 행동들 중에서 Q함수 값이 가장 높은 행동을 선택하여 학습하는 방식입니다.

아래는 간단한 Q-learning 알고리즘을 자바스크립트로 구현한 예시 코드입니다.

// 상태와 행동의 개수
const numStates = 4;
const numActions = 2;

// Q함수 초기화
const Q = Array.from({ length: numStates }, () => Array.from({ length: numActions }, () => 0));

// 학습 파라미터
const alpha = 0.1; // 학습률
const gamma = 0.9; // 감가율
const numEpisodes = 100; // 에피소드 수

// Q-learning 알고리즘 함수
function qLearning() {
  for (let episode = 0; episode < numEpisodes; episode++) {
    let state = Math.floor(Math.random() * numStates); // 랜덤한 초기 상태 선택

    while (state !== numStates - 1) { // 종료 상태가 아닐 때까지
      const action = Math.floor(Math.random() * numActions); // 랜덤한 행동 선택

      const nextState = action === 0 ? state + 1 : state - 1; // 다음 상태 계산
      const reward = nextState === numStates - 1 ? 1 : 0; // 보상 계산

      Q[state][action] += alpha * (reward + gamma * Math.max(...Q[nextState]) - Q[state][action]); // Q함수 업데이트

      state = nextState; // 상태 업데이트
    }
  }

  console.log('Q:', Q); // 학습된 Q함수 출력
}

// Q-learning 알고리즘 실행
qLearning();

위의 코드는 상태의 개수가 4개이고 행동의 개수가 2개인 간단한 예시입니다. 학습 파라미터로는 학습률(alpha), 감가율(gamma), 에피소드 수(numEpisodes)를 설정하였습니다. Q-learning 알고리즘 함수 qLearning에서는 랜덤한 초기 상태를 선택하고, 종료 상태가 될 때까지 랜덤한 행동을 선택하여 Q함수를 업데이트하고 출력합니다.

위의 예시 코드는 간단한 문제를 해결하기 위한 Q-learning 알고리즘의 한 예시일 뿐이며, 실제로는 훨씬 복잡한 문제에 적용할 수 있습니다.

요약

이번 포스트에서는 자바스크립트를 사용하여 강화학습 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보았습니다. Q-learning 알고리즘을 예시로 들어 설명하였으며, 실제로는 더 많은 상태와 행동을 다루는 복잡한 문제에도 적용할 수 있습니다. 강화학습은 인공지능 분야에서 매우 중요한 기법 중 하나이며, 자바스크립트를 활용하여 이를 구현할 수 있다는 점을 기억해두시기 바랍니다.

참고문헌:

Sutton, R. and Barto, A., Reinforcement Learning: An Introduction