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멀티 에이전트 강화학습으로 대전 게임 구현하기 – MARL 실전 가이드
멀티 에이전트 강화학습이란? 지금까지 우리는 DQN과 PPO를 이용해 단일 에이전트가 게임 환경과 상호작용하며 학습하는 방법을 다뤘습니다. 하지만 실제 게임 환경에서는 여러 플레이어가 동시에 경쟁하거나 협력하는 경우가 많습니다. 이때 필요한 것이 바로 멀티 에이전트 강화학습(MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning)입니다. MARL은 여러 에이전트가 동일한 환경에서 동시에 학습하며, 각…
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Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL) 실전 가이드: QMIX, MAPPO, MADDPG 구현 비교와 협력·경쟁 환경 학습 전략
Multi-Agent Reinforcement Learning이란? Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)은 여러 에이전트가 동시에 환경과 상호작용하며 학습하는 강화학습 기법입니다. 단일 에이전트 강화학습과 달리, MARL은 에이전트 간 협력, 경쟁, 또는 혼합 시나리오를 다룹니다. 핵심: 각 에이전트는 독립적으로 행동하지만, 다른 에이전트의 행동이 환경을 변화시키므로 비정상성(non-stationarity) 문제가 발생합니다. MARL이 필요한 실무 사례 자율주행:…