rlDDPGAgentOptions

DDPG 에이전트에 대한 옵션

설명

rlDDPGAgentOptions 객체를 사용하여 DDPG(심층 결정적 정책 경사법) 에이전트에 대한 옵션을 지정합니다. DDPG 에이전트를 만들려면 rlDDPGAgent를 사용하십시오.

자세한 내용은 DDPG(심층 결정적 정책 경사법) 에이전트 항목을 참조하십시오.

다양한 유형의 강화 학습 에이전트에 대한 자세한 내용은 강화 학습 에이전트 항목을 참조하십시오.

생성

구문

opt = rlDDPGAgentOptions

opt = rlDDPGAgentOptions(Name=Value)

설명

opt = rlDDPGAgentOptions는 전부 디폴트 옵션을 사용하여 DDPG 에이전트를 만들 때 인수로 사용할 options 객체를 만듭니다. 점 표기법을 사용하여 객체 속성을 수정할 수 있습니다.

opt = rlDDPGAgentOptions(Name=Value)는 옵션 세트 opt를 만들고 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 이 옵션 세트의 속성을 설정합니다. 예를 들어, rlDDPGAgentOptions(DiscountFactor=0.95)는 감가 인자 0.95를 사용하여 옵션 세트를 만듭니다. 여러 개의 이름-값 인수를 지정할 수 있습니다.

속성

SampleTime — 에이전트의 샘플 시간

1 (디폴트 값) | 양의 스칼라 | -1

에이전트의 샘플 시간으로, 양의 스칼라 또는 -1로 지정됩니다. 이 파라미터를 -1로 설정하면 이벤트 기반 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

Simulink^® 환경에서는 에이전트가 시뮬레이션 시간의 매 SampleTime초마다 실행되도록 지정된 RL Agent 블록입니다. SampleTime이 -1이면 이 블록은 부모 서브시스템에서 샘플 시간을 상속합니다.

MATLAB^® 환경에서는 환경이 진행될 때마다 에이전트가 실행됩니다. 이 경우 SampleTime은 sim 또는 train에 의해 반환되는 출력 경험의 연속된 요소 사이의 시간 간격입니다. SampleTime이 -1인 경우 반환되는 출력 경험의 연속된 요소 사이의 시간 간격은 에이전트 실행을 트리거하는 이벤트의 발생 시점을 반영합니다.

이 속성은 에이전트와 에이전트 내 agent options 객체 간에 공유됩니다. 따라서 agent options 객체에서 이를 변경하면 에이전트에서도 변경되고 그 반대의 경우에도 마찬가지입니다.

예: SampleTime=-1

DiscountFactor — 감가 인자

0.99 (디폴트 값) | 1보다 작거나 같은 양의 스칼라

훈련 중에 미래 보상에 적용할 감가 인자로, 1보다 작거나 같은 양의 스칼라로 지정됩니다.

예: DiscountFactor=0.9

NoiseOptions — 잡음 모델 옵션

OrnsteinUhlenbeckActionNoise 객체 (디폴트 값) | GaussianActionNoise 객체

잡음 모델 옵션으로, OrnsteinUhlenbeckActionNoise 객체 또는 GaussianActionNoise 객체로 지정됩니다. 잡음 모델에 대한 자세한 내용은 잡음 모델 항목을 참조하십시오.

복수의 행동을 갖는 에이전트의 경우 행동의 범위와 단위가 서로 다르면 각 행동에 서로 다른 잡음 모델 파라미터가 필요할 수 있습니다. 행동들이 유사한 범위와 단위를 가질 경우, 모든 행동의 잡음 파라미터를 동일한 값으로 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 두 개의 행동을 갖는 에이전트에 대해 각 행동의 표준편차는 서로 다른 값으로 설정하고 두 표준편차의 감쇠율은 동일하게 설정합니다.

opt = rlDDPGAgentOptions;
opt.NoiseOptions.StandardDeviation = [0.1 0.2];
opt.NoiseOptions.StandardDeviationDecayRate = 1e-4;

가우스 행동 잡음을 사용하기 위해 먼저 디폴트 GaussianActionNoise 객체를 만듭니다. 그런 다음 점 표기법을 사용하여 디폴트가 아닌 모델 속성을 지정합니다.

opt = rlDDPGAgentOptions;
opt.NoiseOptions = rl.option.GaussianActionNoise;
opt.NoiseOptions.StandardDeviation = 0.05;

ExperienceBufferLength — 경험 버퍼 크기

10000 (디폴트 값) | 양의 정수

경험 버퍼 크기로, 양의 정수로 지정됩니다. 훈련 중에 에이전트는 버퍼에서 무작위로 샘플링된 경험 미니 배치를 사용하여 업데이트를 계산합니다.

예: ExperienceBufferLength=1e6

MiniBatchSize — 무작위 경험 미니 배치의 크기

64 (디폴트 값) | 양의 정수

무작위 경험 미니 배치의 크기로, 양의 정수로 지정됩니다. 각 훈련 에피소드 중에 에이전트는 크리틱 속성 업데이트를 위한 기울기를 계산할 때 경험 버퍼에서 무작위로 경험을 샘플링합니다. 대규모 미니 배치를 사용하면 기울기 계산 시 분산을 줄일 수 있지만 계산 노력이 늘어납니다.

예: MiniBatchSize=128

SequenceLength — RNN을 사용할 때의 최대 배치-훈련 궤적 길이

1 (디폴트 값) | 양의 정수

순환 신경망을 사용할 때의 최대 배치-훈련 궤적 길이로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 값은 순환 신경망을 사용하는 경우 1보다 커야 하고, 그 외에는 1이어야 합니다.

예: SequenceLength=4

ActorOptimizerOptions — 액터 최적화 함수 옵션

rlOptimizerOptions 객체

액터 최적화 함수 옵션으로, rlOptimizerOptions 객체로 지정됩니다. 이 옵션을 사용하면 학습률, 기울기 임계값뿐 아니라 최적화 함수 알고리즘과 그 파라미터 같은 액터 근사기의 훈련 파라미터를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 rlOptimizerOptions 항목과 rlOptimizer 항목을 참조하십시오.

예: ActorOptimizerOptions = rlOptimizerOptions(LearnRate=2e-3)

CriticOptimizerOptions — 크리틱 최적화 함수 옵션

rlOptimizerOptions 객체

크리틱 최적화 함수 옵션으로, rlOptimizerOptions 객체로 지정됩니다. 이 옵션을 사용하면 학습률, 기울기 임계값뿐 아니라 최적화 함수 알고리즘과 그 파라미터 같은 크리틱 근사기의 훈련 파라미터를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 rlOptimizerOptions 항목과 rlOptimizer 항목을 참조하십시오.

예: CriticOptimizerOptions = rlOptimizerOptions(LearnRate=5e-3)

NumStepsToLookAhead — 정책 값 추정에 사용되는 미래 보상 수

1 (디폴트 값) | 양의 정수

정책 값 추정에 사용되는 미래 보상 수로, 양의 정수로 지정됩니다. 구체적으로 설명하면, NumStepsToLookAhead가 N과 같은 경우 주어진 스텝에서 정책의 타깃 값은 그다음 N개 스텝의 보상에 N번째 보상의 원인이 된 상태에 대한 감가 추정값을 더하여 계산됩니다. 이 타깃을 N-스텝 리턴값이라고도 합니다.

참고

크리틱에 순환 신경망을 사용하는 경우 NumStepsToLookAhead는 1이어야 합니다.

자세한 내용은 [1]의 7장을 참조하십시오.

예: NumStepsToLookAhead=3

NumWarmStartSteps — 학습 시작 전에 생성할 최소 샘플 수

양의 정수

학습 시작 전에 생성할 최소 샘플 수입니다. 훈련 시작 시 더욱 다양한 데이터 세트에 대해 학습이 이루어지도록 하려면 이 옵션을 사용하십시오. MiniBatchSize의 값이 디폴트 값이자 최솟값입니다. 최소 NumWarmStartSteps개의 샘플이 수집되면 LearningFrequency 속성으로 지정된 간격으로 학습이 이루어집니다.

예: NumWarmStartSteps=20

NumEpoch — 에이전트가 데이터 세트를 학습하는 횟수

1 (디폴트 값) | 양의 정수

에이전트가 데이터 세트를 학습하는 횟수로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트(DQN, DDPG, TD3, SAC)의 경우, 매 학습 반복 시 재생 버퍼에서 데이터를 통과하는 횟수가 이 값에 의해 정의됩니다.

예: NumEpoch=2

MaxMiniBatchPerEpoch — 한 번의 Epoch 동안 학습에 사용되는 미니 배치의 최대 수

100 (디폴트 값) | 양의 정수

한 번의 Epoch 동안 학습에 사용되는 미니 배치의 최대 수로, 양의 정수로 지정됩니다.

이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트(DQN, DDPG, TD3, SAC)의 경우 학습에 사용되는 실제 미니 배치 수는 재생 버퍼의 길이에 따라 달라지며 MaxMiniBatchPerEpoch가 상한을 지정합니다. MaxMiniBatchPerEpoch 값에 NumEpoch 값을 곱한 값이 기울기 스텝의 최대 수이기 때문에 각 학습 반복당 기울기 스텝의 최대 수도 이 값에 의해 지정됩니다.

이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트의 경우 MaxMiniBatchPerEpoch 값이 높으면 새 데이터 수집보다 학습에 더 많은 시간을 쓴다는 의미입니다. 따라서 이 파라미터를 사용하여 학습 프로세스의 샘플 효율성을 제어할 수 있습니다.

예: MaxMiniBatchPerEpoch=200

LearningFrequency — 학습 반복 간의 최소 환경 상호 작용 수

-1 (디폴트 값) | 양의 정수

학습 반복 간에 이루어지는 환경 상호 작용의 최소 수로, 양의 정수 또는 -1로 지정됩니다. 이 값에 따라 학습 전에 생성해야 할 새로운 데이터 샘플 수가 정해집니다. 이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트(DQN, DDPG, TD3, SAC)의 경우 디폴트 값 -1은 각 에피소드가 끝난 후에 학습이 이루어짐을 의미합니다. 최소 NumWarmStartSteps개의 샘플이 수집되어야 학습이 시작됩니다. 그 이후부터는 LearningFrequency 속성에 지정된 간격에 따라 학습이 이루어집니다.

예: LearningFrequency=4

PolicyUpdateFrequency — 크리틱 업데이트를 기준으로 한 정책 업데이트 주기

1 (디폴트 값) | 양의 정수

크리틱 업데이트를 기준으로 한 정책 업데이트 주기로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 옵션은 각 크리틱 업데이트를 기준으로 액터를 얼마나 자주 업데이트할지 정의합니다. 예를 들어, 값 3은 크리틱이 3번 업데이트될 때마다 액터가 한 번 업데이트됨을 의미합니다. 액터를 크리틱보다 낮은 빈도로 업데이트하면 훈련 시간이 길어지는 대신에 수렴이 개선될 수 있습니다.

예: PolicyUpdateFrequency=2

TargetSmoothFactor — 타깃 액터 및 크리틱 업데이트를 위한 평활화 인자

1e-3 (디폴트 값) | 1보다 작거나 같은 양의 스칼라

타깃 액터 및 크리틱 업데이트를 위한 평활화 인자로, 1보다 작거나 같은 양의 스칼라로 지정됩니다. 자세한 내용은 타깃 업데이트 방법 항목을 참조하십시오.

예: TargetSmoothFactor=1e-2

TargetUpdateFrequency — 다음 타깃 액터 및 크리틱 업데이트로 넘어가기 전의 스텝 수

1 (디폴트 값) | 양의 정수

다음 타깃 액터 및 크리틱 업데이트로 넘어가기 전의 스텝 수로, 양의 정수로 지정됩니다. 자세한 내용은 타깃 업데이트 방법 항목을 참조하십시오.

예: TargetUpdateFrequency=5

BatchDataRegularizerOptions — 배치 데이터 정규화 함수 옵션

[] (디폴트 값) | rlBehaviorCloningRegularizerOptions 객체

배치 데이터 정규화 함수 옵션으로, rlBehaviorCloningRegularizerOptions 객체로 지정됩니다. 이러한 옵션은 일반적으로 기존 데이터에서부터 에이전트를 오프라인으로 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 옵션을 비워 두면 정규화 함수가 사용되지 않습니다.

자세한 내용은 rlBehaviorCloningRegularizerOptions 항목을 참조하십시오.

예: BatchDataRegularizerOptions = rlBehaviorCloningRegularizerOptions(BehaviorCloningRegularizerWeight=10)

ResetExperienceBufferBeforeTraining — 경험 버퍼를 지우기 위한 옵션

false (디폴트 값) | true

훈련 전 경험 버퍼를 지우기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다.

예: ResetExperienceBufferBeforeTraining=true

InfoToSave — 추가적인 에이전트 데이터를 저장하기 위한 옵션

구조체 (디폴트 값)

추가적인 에이전트 데이터를 저장하기 위한 옵션으로, 다음 필드를 포함하는 구조체로 지정됩니다.

• Optimizer

• PolicyState

• Target

• ExperienceBuffer

다음 방법 중 하나로 agent 객체를 저장할 수 있습니다.

• save 명령 사용

• rlTrainingOptions 객체에 saveAgentCriteria 및 saveAgentValue 지정

• FileLogger 객체 내에 적절한 로깅 함수 지정

위 방법을 사용하여 에이전트를 저장할 경우, InfoToSave 구조체의 필드 값에 따라 해당 데이터를 에이전트와 함께 저장할지 여부가 결정됩니다. 예를 들어, Optimizer 필드를 true로 설정하면 액터 및 크리틱 최적화 함수가 에이전트와 함께 저장됩니다.

InfoToSave 속성을 수정하는 것은 agent options 객체가 생성된 후에만 가능합니다.

예: options.InfoToSave.Optimizer=true

Optimizer — 액터 및 크리틱 최적화 함수를 저장하기 위한 옵션

false (디폴트 값) | true

액터 및 크리틱 최적화 함수를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. Optimizer 필드를 false로 설정하면, (에이전트의 숨겨진 속성이며 내부 상태를 가질 수 있는) 액터 및 크리틱 최적화 함수가 에이전트와 함께 저장되지 않으므로 디스크 공간과 메모리가 절약됩니다. 그러나 최적화 함수에 내부 상태가 포함되어 있다면, 저장된 에이전트의 상태가 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않게 됩니다.

예: true

PolicyState — 탐색적 정책의 상태를 저장하기 위한 옵션

false (디폴트 값) | true

탐색적 정책의 상태를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. PolicyState 필드를 false로 설정하면, (숨겨진 에이전트 속성인) 탐색적 정책의 상태가 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 저장된 에이전트의 상태는 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않습니다.

예: true

Target — 액터 및 크리틱 타깃을 저장하기 위한 옵션

false (디폴트 값) | true

액터 및 크리틱 타깃을 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. Target 필드를 false로 설정하면, (숨겨진 에이전트 속성인) 액터 및 크리틱 타깃이 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 타깃에 내부 상태가 포함되어 있으면, 저장된 에이전트의 상태가 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않게 됩니다.

예: true

ExperienceBuffer — 경험 버퍼를 저장하기 위한 옵션

false (디폴트 값) | true

경험 버퍼를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. PolicyState 필드를 false로 설정하면, (점 표기법을 사용하여 에이전트 속성으로 액세스할 수 있는) 경험 버퍼의 내용이 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 저장된 에이전트의 상태는 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않습니다.

예: true

객체 함수

rlDDPGAgent

DDPG(심층 결정적 정책 경사법) 강화 학습 에이전트

예제

DDPG Agent Options 객체 만들기

미니 배치 크기를 지정하는 rlDDPGAgentOptions 객체를 만듭니다.

opt = rlDDPGAgentOptions(MiniBatchSize=48)

opt = 
  rlDDPGAgentOptions with properties:

                             SampleTime: 1
                         DiscountFactor: 0.9900
                           NoiseOptions: [1x1 rl.option.OrnsteinUhlenbeckActionNoise]
                 ExperienceBufferLength: 10000
                          MiniBatchSize: 48
                         SequenceLength: 1
                  ActorOptimizerOptions: [1x1 rl.option.rlOptimizerOptions]
                 CriticOptimizerOptions: [1x1 rl.option.rlOptimizerOptions]
                    NumStepsToLookAhead: 1
                      NumWarmStartSteps: 48
                               NumEpoch: 1
                   MaxMiniBatchPerEpoch: 100
                      LearningFrequency: -1
                  PolicyUpdateFrequency: 1
                     TargetSmoothFactor: 1.0000e-03
                  TargetUpdateFrequency: 1
            BatchDataRegularizerOptions: []
    ResetExperienceBufferBeforeTraining: 0
                             InfoToSave: [1x1 struct]

점 표기법을 사용하여 옵션을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 샘플 시간을 0.5로 설정합니다.

opt.SampleTime = 0.5;

알고리즘

잡음 모델

Ornstein-Uhlenbeck 행동 잡음

OrnsteinUhlenbeckActionNoise 객체는 다음과 같은 숫자형 값 속성을 갖습니다.

속성	설명	디폴트 값
InitialAction	행동 초기값	0
Mean	잡음 평균값	0
MeanAttractionConstant	잡음 모델 출력이 얼마나 빨리 평균을 향해 움직이는지 지정하는 상수	0.15
StandardDeviationDecayRate	표준편차의 감쇠율	0
StandardDeviation	잡음 표준편차의 초기값	0.3
StandardDeviationMin	최소 표준편차	0

각 샘플 시간 스텝 k에서 잡음 값 v(k)는 다음 공식에 따라 업데이트됩니다. 여기서 Ts는 에이전트 샘플 시간이고, 초기값 v(1)은 InitialAction 파라미터에 의해 정의됩니다.

v(k+1) = v(k) + MeanAttractionConstant.*(Mean - v(k)).*Ts
       + StandardDeviation(k).*randn(size(Mean)).*sqrt(Ts)

각 샘플 시간 스텝에서 표준편차는 다음 코드에 나와 있는 것처럼 감쇠됩니다.

decayedStandardDeviation = StandardDeviation(k).*(1 - StandardDeviationDecayRate);
StandardDeviation(k+1) = max(decayedStandardDeviation,StandardDeviationMin);

이 단순 공식을 사용하여 표준편차를 절반으로 줄이기 위해 얼마나 많은 샘플을 취할지 계산할 수 있습니다.

halflife = log(0.5)/log(1-StandardDeviationDecayRate);

StandardDeviation은 한 에피소드의 끝과 다음 에피소드의 시작 사이에 보존됩니다. 따라서 StandardDeviationMin에 도달할 때까지 여러 에피소드에 걸쳐 계속 균일하게 감소합니다.

연속 행동 신호의 경우 탐색을 촉진하려면 잡음 표준편차를 적절히 설정하는 것이 중요합니다. StandardDeviation*sqrt(Ts)를 행동 범위의 1%에서 10% 사이의 값으로 설정하는 것이 일반적입니다.

에이전트가 국소 최적해에 너무 빠르게 수렴할 경우 잡음의 양을 늘려(즉, 표준편차를 늘림) 에이전트 탐색을 촉진하십시오. 또한 탐색을 늘리려면 StandardDeviationDecayRate를 줄여볼 수 있습니다.

가우스 행동 잡음

GaussianActionNoise 객체는 다음과 같은 숫자형 값 속성을 갖습니다.

속성	설명	디폴트 값(ExplorationModel)	디폴트 값(TargetPolicySmoothModel)
Mean	잡음 평균값	0	0
StandardDeviationDecayRate	표준편차의 감쇠율	0	0
StandardDeviation	잡음 표준편차의 초기값	sqrt(0.1)	sqrt(0.2)
StandardDeviationMin	최소 표준편차로, StandardDeviation보다 작아야 함	0.01	0.01
LowerLimit	잡음 샘플 하한	-Inf	-0.5
UpperLimit	잡음 샘플 상한	Inf	0.5

각 시간 스텝 k에서 가우스 잡음 v는 다음 코드에 나와 있는 것처럼 샘플링됩니다.

w = Mean + randn(ActionSize).*StandardDeviation(k);
v(k+1) = min(max(w,LowerLimit),UpperLimit);

여기서 초기값 v(1)은 InitialAction 파라미터에 의해 정의됩니다. 각 샘플 시간 스텝에서 표준편차는 다음 코드에 나와 있는 것처럼 감쇠됩니다.

decayedStandardDeviation = StandardDeviation(k).*(1 - StandardDeviationDecayRate);
StandardDeviation(k+1) = max(decayedStandardDeviation,StandardDeviationMin);

StandardDeviation은 한 에피소드의 끝과 다음 에피소드의 시작 사이에 보존됩니다. 따라서 StandardDeviationMin에 도달할 때까지 여러 에피소드에 걸쳐 계속 균일하게 감소합니다.

참고 문헌

[1] Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Second edition. Adaptive Computation and Machine Learning. Cambridge, Mass: The MIT Press, 2018.

버전 내역

R2019a에 개발됨

R2022a: ResetExperienceBufferBeforeTraining 속성의 디폴트 값이 변경됨

ResetExperienceBufferBeforeTraining의 디폴트 값이 true에서 false로 변경되었습니다.

새 DDPG 에이전트를 만들 때 훈련 전에 경험 버퍼를 지우려면 ResetExperienceBufferBeforeTraining을 true로 지정해야 합니다. 예를 들어, 훈련 전에 점 표기법을 사용하여 이 속성을 설정합니다.

agent.AgentOptions.ResetExperienceBufferBeforeTraining = true;

또는 rlDDPGAgentOptions 객체에서 이 속성을 true로 설정하고 이 객체를 사용하여 DDPG 에이전트를 만들 수 있습니다.

R2021a: OrnsteinUhlenbeckActionNoise 객체의 잡음 확률 분포를 정의하는 속성 이름이 변경됨

Ornstein-Uhlenbeck(OU) 잡음 모델의 확률 분포를 정의하는 속성 이름이 변경되었습니다. DDPG 에이전트는 탐색에 OU 잡음을 사용합니다.

• Variance 속성의 이름이 StandardDeviation으로 변경되었습니다.

• VarianceDecayRate 속성의 이름이 StandardDeviationDecayRate로 변경되었습니다.

• VarianceMin 속성의 이름이 StandardDeviationMin으로 변경되었습니다.

이들 속성의 디폴트 값은 그대로 유지됩니다. 이전 MATLAB 릴리스에서 저장된 OrnsteinUhlenbeckActionNoise 잡음 객체를 불러오면 Variance, VarianceDecayRate, VarianceMin의 값이 각각 StandardDeviation, StandardDeviationDecayRate, StandardDeviationMin에 복사됩니다.

Variance, VarianceDecayRate, VarianceMin 속성은 여전히 동작하지만, 권장되지 않습니다. OU 잡음 모델의 확률 분포를 정의하려면 대신 새 속성 이름을 사용하십시오.

코드 업데이트

다음 표에는 rlDDPGAgentOptions 객체 ddpgopt에 새 속성 이름을 사용하도록 코드를 업데이트하는 방법이 나와 있습니다.

권장되지 않음	권장
ddpgopt.NoiseOptions.Variance = 0.5;	ddpgopt.NoiseOptions.StandardDeviation = 0.5;
ddpgopt.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 0.1;	ddpgopt.NoiseOptions.StandardDeviationDecayRate = 0.1;
ddpgopt.NoiseOptions.VarianceMin = 0;	ddpgopt.NoiseOptions.StandardDeviationMin = 0;

R2020a: DDPG 에이전트에 대한 타깃 업데이트 방법 설정이 변경됨

DDPG 에이전트에 대한 타깃 업데이트 방법 설정이 변경되었습니다. 다음과 같이 변경되었으며, 이에 따라 코드 업데이트가 필요합니다.

• TargetUpdateMethod 옵션이 제거되었습니다. 이제 DDPG 에이전트는 TargetUpdateFrequency 및 TargetSmoothFactor 옵션 값에 따라 타깃 업데이트 방법을 결정합니다.

• TargetUpdateFrequency의 디폴트 값이 4에서 1로 변경되었습니다.

다음 타깃 업데이트 방법 중 하나를 사용하려면 TargetUpdateFrequency 속성과 TargetSmoothFactor 속성을 표시된 대로 설정하십시오.

업데이트 방법	TargetUpdateFrequency	TargetSmoothFactor
평활화	1	1보다 작음
주기적	1보다 큼	1
주기적 평활화(R2020a에 새로 추가된 방법)	1보다 큼	1보다 작음

TargetSmoothFactor 값 0.001을 사용하여 평활화 업데이트를 수행하는 디폴트 타깃 업데이트 구성은 그대로 유지됩니다.

코드 업데이트

다음 표에는 rlDDPGAgentOptions의 일반적인 사용법과 새 옵션 구성을 사용하도록 코드를 업데이트하는 방법이 나와 있습니다.

권장되지 않음	권장
opt = rlDDPGAgentOptions('TargetUpdateMethod',"smoothing");	opt = rlDDPGAgentOptions;
opt = rlDDPGAgentOptions('TargetUpdateMethod',"periodic");	opt = rlDDPGAgentOptions; opt.TargetUpdateFrequency = 4; opt.TargetSmoothFactor = 1;
opt = rlDDPGAgentOptions; opt.TargetUpdateMethod = "periodic"; opt.TargetUpdateFrequency = 5;	opt = rlDDPGAgentOptions; opt.TargetUpdateFrequency = 5; opt.TargetSmoothFactor = 1;

참고 항목

객체

• rlDDPGAgent | rlAgentInitializationOptions | rlBehaviorCloningRegularizerOptions

도움말 항목

• Compare DDPG Agent to LQR Controller
• DDPG(심층 결정적 정책 경사법) 에이전트