[python] SciPy를 사용하여 강화학습 수행하기

23 Nov 2023

python

강화학습은 기계학습 알고리즘 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최적화하는 방법입니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해 SciPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

SciPy는 파이썬의 과학 및 수학 연산을 위한 라이브러리로서 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 강화학습에서는 특히 최적화 알고리즘을 사용하여 보상을 최대화하는 정책을 찾는 과정에 활용됩니다.

이제 SciPy를 사용하여 간단한 강화학습 문제를 해결하는 예제를 살펴보겠습니다.

문제 설정

다음과 같은 문제를 고려해봅시다. 에이전트는 길이가 10인 1차원 그리드에서 오른쪽 또는 왼쪽으로 이동할 수 있습니다. 에이전트가 가장 오른쪽 끝에 도달하면 보상을 받습니다. 그 이외의 경우에는 보상이 없습니다.

에이전트의 상태(state)는 그리드에서의 위치로 정의됩니다. 에이전트의 행동(action)은 ‘left’ 또는 ‘right’로 정의됩니다. 에이전트는 매 스텝마다 이동할 방향을 선택하고 그에 따른 보상을 받습니다.

코드 구현

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 보상 함수 정의
def reward_function(state):
    if state == 9:
        return 1.0
    else:
        return 0.0

# 정책 평가 함수 정의
def evaluate_policy(policy):
    state = 0
    total_reward = 0

    for _ in range(10):
        action = np.random.choice(['left', 'right'], p=policy[state])
        if action == 'left':
            state -= 1
        else:
            state += 1
        reward = reward_function(state)
        total_reward += reward

    return total_reward

# 정책 업데이트 함수 정의
def update_policy(policy):
    res = minimize(evaluate_policy, policy, method='Nelder-Mead')
    return res.x

# 초기 정책 생성
policy = np.ones((10, 2)) * 0.5

# 강화학습 수행
for i in range(100):
    policy = update_policy(policy)

# 최종 정책 출력
print(policy)

위의 코드는 주어진 문제에 대해 강화학습을 수행하는 방법을 보여줍니다. 코드에서는 reward_function 함수로 보상을 계산하고, evaluate_policy 함수로 정책을 평가합니다.

그리고 update_policy 함수를 사용하여 최적의 정책을 찾습니다. minimize 함수를 사용하여 정책 업데이트를 수행하며, 알고리즘은 Nelder-Mead 방법을 사용합니다.

마지막으로, 초기 정책을 설정하고 100번의 정책 업데이트를 반복하여 최종 정책을 출력합니다.

마치며

이 예제는 SciPy를 사용하여 강화학습을 수행하는 간단한 예를 보여줍니다. 강화학습은 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되며, 다양한 알고리즘과 라이브러리를 활용할 수 있습니다. SciPy는 그 중에서도 과학 및 수학 연산에 특화된 유용한 도구입니다.

더 많은 강화학습 알고리즘과 예제를 찾고 싶다면, SciPy 공식 문서와 강화학습 관련 서적을 참고해보세요.

SciPy 공식 문서
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.

좋은 강화학습 모델을 구현하여 다양한 문제에 적용해보세요!