강화학습 기반 Actor-Critic 알고리즘 분석 및 학습 전략 연구

1. 서론

강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기계학습 분야의 중요한 한 축을 담당한다 자율주행 자동차의 경로 계획, 로봇의 움직임 제어, 게임 AI의 전략 수립 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며 그 중요성이 날마다 커지고 있다 특히 복잡하고 불확실한 환경에서 최적의 의사결정을 내리는 데 강화학습의 효과는 더욱 두드러진다 이러한 강화학습 알고리즘 중에서도 Actor-Critic 알고리즘은 정책(Actor)과 가치함수(Critic)를 동시에 학습함으로써 에이전트의 학습 효율과 성능을 크게 향상시키는 것으로 알려져 있다 Actor는 현재 상태에서 어떤 행동을 할지 결정하는 정책을 담당하고 Critic은 Actor의 행동에 대한 가치를 평가하여 학습 방향을 제시하는 역할을 수행한다 이 두 요소의 상호작용을 통해 에이전트는 더욱 효율적으로 최적의 행동을 학습할 수 있다 이 연구는 다양한 Actor-Critic 알고리즘의 특징과 장단점을 심층적으로 분석하고, 학습 안정성과 효율성을 극대화하기 위한 최적화 기법을 제시하며 실험을 통해 그 효과를 검증하고자 한다 이는 컴퓨터공학 및 인공지능 분야의 발전에 기여할 뿐만 …