대규모 MARL의 혁신: 이중 수준 평균장(BMF)이 가져온 새로운 지평

Zheng 등의 연구에서 제시된 이중 수준 평균장(BMF)은 대규모 MARL의 차원의 저주 문제를 동적 그룹핑과 이중 수준 상호작용을 통해 해결, 기존 최고 성능을 뛰어넘는 결과를 보였으며 코드 공개 예정입니다.

대규모 MARL의 난관과 새로운 돌파구: 이중 수준 평균장(BMF)

대규모 다중 에이전트 강화 학습(MARL)은 에이전트 간 상호작용의 기하급수적 증가로 인해 차원의 저주에 시달립니다. 계산 복잡도가 급증하고 학습 효율이 저하되는 것이죠. 이 문제를 해결하기 위해, 기존의 평균장(MF) 방법들은 이웃 에이전트들을 단일 평균 에이전트로 근사하여 상호작용을 단순화하려 했습니다. 하지만 이러한 MF 방법들은 에이전트의 개별적인 차이를 고려하지 못해, MF 학습 중 반복적인 업데이트 과정에서 부정확성으로 인한 집계 노이즈가 발생하는 단점이 있었습니다.

Zheng 등 (2025) 의 연구는 바로 이러한 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다. 그들은 이중 수준 평균장(BMF) 이라는 새로운 방법을 통해 동적 그룹핑을 활용하여 에이전트의 다양성을 포착하고 집계 노이즈를 줄였습니다.

BMF: 동적 그룹핑과 이중 수준 상호작용의 조화

BMF는 크게 두 가지 핵심 모듈로 구성됩니다. 첫째, 동적 그룹 할당 모듈은 변이적 오토인코더(VAE)를 사용하여 에이전트의 표현을 학습하고, 시간에 따라 에이전트를 동적으로 그룹화합니다. 이는 에이전트 간 유사성을 고려하여 효율적인 그룹핑을 가능하게 합니다. 둘째, 이중 수준 상호작용 모듈은 그룹 내 및 그룹 간 상호작용을 모두 모델링하여 효과적인 이웃 집계를 수행합니다. 이를 통해 에이전트 간 상호작용을 보다 정확하게 반영하고 집계 노이즈를 최소화할 수 있습니다.

놀라운 성능과 공개 코드

다양한 실험 결과, BMF는 기존 최첨단 방법들을 능가하는 성능을 보였습니다. 연구팀은 향후 코드를 공개할 예정이어서, 다른 연구자들이 BMF를 활용하여 더욱 발전된 MARL 연구를 수행할 수 있도록 지원할 계획입니다. 이는 대규모 MARL 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

미래를 향한 발걸음: BMF의 의미와 가능성

BMF의 등장은 대규모 MARL의 효율성과 성능 향상에 새로운 가능성을 열었습니다. 에이전트의 개별 특성을 고려하고 집계 노이즈를 줄이는 이 방법은 앞으로 다양한 분야, 특히 자율주행, 로보틱스, 스마트 그리드 등 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 폭넓게 활용될 수 있을 것입니다. 이 연구는 단순한 기술적 발전을 넘어, 더욱 지능적이고 효율적인 다중 에이전트 시스템 구축을 향한 중요한 이정표가 될 것입니다.