강화 학습 설정의 필수 요소 중 하나는 RL 에이전트에 안정적인 시뮬레이션 환경을 제공하는 것입니다. RL 알고리즘에 대한 빠르고 일관되며 간결한 연결을 갖춘 강력한 범용 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 것이 가장 좋습니다. AnyLogic 모델을 강화 학습을 위한 훈련 환경으로 사용하고자 하는 전문가나 연구원들은 두 가지 선택 옵션이 있습니다: AnyLogic Cloud의 API와 Alpyne 라이브러리입니다.
사용 사례 작업 흐름 및 도구모든 강화 학습 설치의 본질은 믿을 수 있는 시뮬레이션 환경을 가진 강화 학습 에이전트를 제공하는 것입니다. 이를 실천하기 위한 가장 좋은 방법은 강화 학습 알고리즘에 빠르고 일관적이면서도 능률적으로 연결되는 강력한 범용 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 수행하는 것입니다. 훈련을 통해 학습된 정책들은 최종적으로 시뮬레이션 모델이 만들어진 실제 시스템에 배치될 수 있습니다.
강화 학습 훈련 과정은 본질적으로 시뮬레이션 환경의 모든 구석을 검사하고 면밀히 조사하는 인공 탐색기로 구성됩니다. 적절한 보상 체계와 함께, 이 메커니즘은 확인 및 검증 절차에서 공통적으로 반복되는 몇몇 양상을 일부 자동화하는 데 사용될 수 있으며, 이는 시뮬레이션 모델의 견고성과 충실도를 더욱 철저히 테스트를 가능하게 해줍니다. 이 접근 방식은 아직 초기 단계에 머물러 있지만, 모든 종류의 모델에 대한 확인 및 검증 프로세스에서 필수적인 부분이 될 가능성이 있습니다.
연구원들이 비교해 볼 수 있는 경기장에서 자신들의 알고리즘을 테스트하고 비교할 수 있는 표준화된 강화 학습 환경 저장소가 존재합니다. 하지만 이 광범위하게 사용되는 환경은 실제 시뮬레이션 시스템에서 흔히 발생하는 다양성과 복잡성을 제공하지 않습니다. 범용 시뮬레이션 플랫폼은 쉽게 커스터마이징 할 수 있는 정교한 훈련 환경을 제공할 수 있지만, 각 산업과 응용 분야별로 다양한 수준의 복잡성과 문제를 제공할 수도 있습니다.
분석가들은 규칙에 기반하거나, 알고리즘적이거나, 휴리스틱에 기반한 모든 종류의 솔루션을 선택, 설계, 또는 선별할 수 있습니다. 강화 학습 정책의 형태로 기준 솔루션에 액세스한다는 것은, 수동으로 만들어지고 선별된 솔루션의 효과를, 특히 이런 솔루션이 완벽한 최적을 달성할 수 없는 상황에서 밝혀내는 데 아주 큰 가치가 있습니다.
전문가나 연구원들이 강화 학습을 위한 훈련 환경으로 AnyLogic 모델을 사용하고자 할 때 두 가지 사용 가능한 옵션이 있습니다: AnyLogic Cloud의 API와 Alpyne 라이브러리입니다.
AnyLogic 클라우드에 시뮬레이션 모델을 업로드하고 클라우드 API를 사용하여 사용자가 지정한 AI 프레임워크와 통신합니다.
이 옵션은 AnyLogic 클라우드에서 호스팅하는 시뮬레이션 환경을 통해 훈련하고자 하는, 수동으로 정의된 RL 훈련 코드를 가진 전문가를 위한 것입니다. AnyLogic 프라이빗 클라우드의 소유자는 모델을 확장 가능한 서버 기반 플랫폼에서 실행하는 데 필요한 Python API에 접근할 수 있습니다. 이 API는 각 에피소드의 끝에서 보상(또는 피드백)을 제공하기 때문에 상호작용이 필요하지 않은 훈련 에피소드만 지원합니다.
Alpyne을 통해 익스포트된 애니로직 모델과 연결하고 로컬 파이썬 환경에서 AI 프레임워크와 통신합니다.
로컬 컴퓨터에서 수동으로 설정된 RL 구성이 AnyLogic 모델과 어떻게 작동하는지 테스트하고자 하는 사람들을 위해, Alpyne는 이를 수행할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 Python 기반의 패키지는 RL 실험에서 내보낸 AnyLogic 모델과 통신할 수 있도록 해줍니다.
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