공개 환경과 실험 기록
대학원 · 연구 적용 실습
종료 처리 한 줄이 학습 Target을 바꿀 수 있습니다. 환경 경계와 공정한 정책 평가부터 확인합니다.
실습 전에
01 시간 제한과 Terminal state는 같을까요?
설명
reset은 초기 관측과 info를, step은 새 관측·보상·terminated·truncated·info를 돌려줍니다. 실제 종료와 수집 시간 제한을 구분해야 학습 Target을 올바르게 계산할 수 있습니다.
02 Return이 비슷한 정책은 같은 방식으로 움직일까요?
설명
관측·행동·보상·다음 관측·종료 유형을 함께 저장합니다. Episode 경계와 환경 ID·seed가 있어야 Transition의 의미를 다시 읽을 수 있습니다.
실행 조건
기준 Queue 예제는 NumPy로 실행합니다. 학습에 사용하지 않은 seed=100…104에서 정책을 비교합니다.
공개 환경 활동은 gymnasium·stable-baselines3를 사용합니다. 시각화할 때만 gymnasium[classic-control]이 필요합니다.
필요한 패키지가 없으면 Colab·Jupyter 코드 셀에서 %pip install control==0.10.2 gymnasium==1.3.0 stable-baselines3==2.9.2를 실행하세요.
적용 사례
장비·통신 자원의 처리량과 비용
합성 대기열에 매 시점 평균 2건이 도착합니다. 서비스 용량을 높이면 대기는 줄지만 에너지 비용이 늘어납니다.
- Observation·State
- 대기 수 …20. 관측 .
- 행동
- 처리 용량 0·2·4 중 선택.
- Reward·Constraint
- −(다음 대기 수 + 0.2×용량² + 10×유실 수). 100 step에서 시간 제한.
- 비교 기준
- 항상 용량 2, 대기 수에 따른 Threshold policy.
- 확인할 지표
- 평가 Return, 평균 대기 수, 평균 용량², 유실 수.
설비 점검 시점 선택
매번 점검하는 비용과 고장을 놓치는 비용의 균형을 연구 문제로 구성합니다.
- Observation·State
- 최근 센서값·추세·마지막 점검 이후 시간. 실제 고장 상태와 관측의 차이 구분.
- 행동
- 계속 운전·점검·교체.
- Reward·Constraint
- 운전 이익−점검·교체·고장 비용.
- 비교 기준
- 주기 점검, 임계값 경보.
- 확인할 지표
- 가동률, 고장 수, 총 비용. 고장 Label 누출 여부 확인.
1. 한 Episode의 경계를 확인하기
시작 조건
Queue 예제로 reset→step→종료의 흐름을 실행합니다. seed=7, 행동 1(용량 2), 100 step입니다.
진행 방법
- 처음 5개 Transition의 (q,a,r,q_next,terminated,truncated)를 기록하세요.
- 시간 제한을 5 step으로 두고 마지막 Transition을 확인하세요.
- Terminal state의 종료와 데이터 수집 시간 제한을 구분해, Bootstrap target에 사용할 Mask를 적으세요.
남길 결과
- Transition 표와 마지막 step의 Mask 설명.
기록 항목과 확인할 점
- step
-
- q
-
- action
-
- reward
-
- next q
-
- terminated
-
- truncated
-
확인할 점
- reset에서 seed를 고정했는가?
- truncated=True라는 이유만으로 미래 가치를 항상 0으로 처리하지 않았는가?
2. Gymnasium 실행과 Transition 기록
시작 조건
Gymnasium CartPole-v1을 사용합니다. Random policy와 각도·Angular Velocity의 간단한 Rule을 seed=100,101,102에서 비교합니다.
진행 방법
- observation_space·action_space·Episode 제한을 출력하고, 공식 문서에서 관측 4개 성분과 두 행동의 의미를 확인하세요.
- 두 정책을 같은 seed에서 실행하고 Return·길이·종료 유형을 기록하세요.
- Transition 기록을 NPZ로 저장하고 다시 읽으세요. 첫 Transition과 Episode 경계를 찾아 관측 수·행동 수의 대응을 확인합니다.
남길 결과
- 정책별 3행의 평가 표와 Transition 예 1개.
- 환경 ID·정책·seed·라이브러리 버전 포함된 trace 파일 1개.
기록 항목과 확인할 점
- 정책
-
- seed
-
- Return
-
- Episode 길이
-
- terminated
-
- truncated
-
확인할 점
- Initial State와 행동 공간의 seed를 구분했는가?
- Rule이 잘한 결과를 학습된 정책이라고 부르지 않았는가?
3. 본인의 연구 문제로 옮기기
시작 조건
앞의 실험을 바탕으로 Queue·Motor 또는 본인의 연구 문제 하나를 선택해, 실제 적용을 위한 실험을 설계합니다.
진행 방법
- State·Observation·Action·Reward·종료·시간 제한을 표 한 장으로 정의하세요. 각 변수의 단위와 실제로 얻을 수 있는 정보를 적습니다.
- 예상 Transition 3개를 수치로 적어, 좋은 행동과 나쁜 행동의 보상이 의도에 맞는지 확인하세요.
- 규칙 기반 비교 기준 한 개, 평가 조건 한 개, 가장 우려되는 실패 사례 한 개를 정하세요. 필요한 실측 자료나 Simulator도 적습니다.
남길 결과
- MDP 설계 표, Transition 예 3개, 비교 실험 계획.
- 실제 연구 자료가 없으면 적용 사례의 합성 조건으로 설계합니다.
앞서 선택한 연구 문제와 설계 표를 이어서 사용해도 됩니다. 이번 활동에서 배운 개념으로 기존 항목과 Transition 예를 다시 검토하고, 변경한 항목이나 그대로 둔 이유를 갱신하세요.
기록 항목과 확인할 점
- 항목
-
- 구체적 정의·단위
-
- 관측 가능 여부·확인 방법
-
확인할 점
- 미래 정보나 평가 Label을 관측에 넣지 않았는가?
- 학습 Return만으로 연구 기여를 판단하지 않고, 해당 도메인의 지표를 정했는가?
공식 예제·데이터