강화학습 SARSA 알고리즘 심층 분석 장점과 단점 비교

1. 서론

강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동 전략을 학습하는 기계 학습의 한 분야다. SARSA(State-Action-Reward-State-Action) 알고리즘은 강화학습에서 널리 사용되는 온-폴리시 시간 차이 학습 알고리즘으로, 에이전트가 현재의 정책에 따라 행동을 선택하고 그 결과를 바탕으로 정책을 개선해 나가는 방식이다. 본 장에서는 SARSA 알고리즘의 동작 원리를 자세히 살펴보고, 다른 알고리즘과의 비교를 통해 SARSA 알고리즘의 장단점을 심층적으로 분석한다. 특히, 실제 응용 사례와 한계를 균형 있게 논하며 컴퓨터 공학적 관점에서의 이해를 돕고자 한다.
2. SARSA 알고리즘의 개념 및 동작 원리

SARSA 알고리즘은 현재 상태에서 특정 행동을 선택하고, 그에 따른 보상을 받은 후 새로운 상태로 이동하는 과정을 반복하며 학습한다. 핵심은 상태-행동 값 함수(Q-함수)를 업데이트하는 것이다. Q-함수는 특정 상태에서 특정 행동을 했을 때 기대되는 누적 보상을 나타내는 값으로, SARSA 알고리즘은 이 Q-함수를 최적화하는 것을 목표로 한다. 업데이트 규칙은 다음과 같다.

Q(s, a) = Q(s, a) + α[r + γQ(s`, a`) - Q(s,…