reinforcement learning2 강화학습 문제 최적제어 문제는 다음과 같이 이산시간(discrete-time) 차분 방정식(difference equation)으로 표현된 비선형 시스템이 있을 때, \[ \mathbf{x}_{t+1} = \mathbf{f}_t ( \mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t) \] 시스템이 어떤 스칼라 성능지수(performance index) \( J_i \)를 최소화하도록 제어변수 \( \mathbf{u}_t \in R^m \)를 결정하는 문제다. 성능지수의 일반적인 형태는 다음과 같다. \[ J_i = \phi (T, \mathbf{x}_T )+ \sum_{t=i}^{T-1} g_t ( \mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t) \] 여기서 아래 첨자 \(t \)는 시간스텝을 나타내며 \( \math.. 2020. 11. 8. 강화학습의 한계 강화학습이 비약적으로 발전하고 있지만, 로봇이나 드론 등 실제 물리 시스템의 제어에 적용하기에는 아직 극복해야 할 많은 문제를 가지고 있다. 첫 번째 문제점은 강화학습이 기본 동역학 모델을 알지 못하더라도 환경과의 상호작용을 통해 얻은 데이터만을 가지고 직접 정책을 유도할 수 있다지만, 단순한 작업을 배우는 데에도 너무 많은 시도(try)와 데이터가 필요하다는 점이다. 즉, 샘플 효율성이 매우 떨어진다는 뜻이다. 예를 들어 단순한 강화학습 예제 중의 하나인 진자(pendulum)의 정책을 학습하려면 수 십 또는 수 천회의 정책 실행이 필요하다. 게임이나 컴퓨터 시뮬레이션은 괜찮을지 몰라도, 로봇이나 드론 등 실제 물리 시스템에 대해서는 데이터를 얻기 위해서는 필요한 시간과 비용 등이 터무니없이 클 수 있.. 2020. 10. 28. 이전 1 다음
