Solve: Reinforcement learning

[KKWANH]

GPT

필요한 구조 및 단계:

• 환경 구현: 강화학습 에이전트가 상호작용할 수 있는 환경을 구현합니다. 현재 Game 클래스가 이를 위한 기본적인 기능을 제공합니다.
• 상태 및 행동 공간 정의: 에이전트가 관찰할 수 있는 상태와 취할 수 있는 행동을 정의합니다.
• 보상 함수 설계: 에이전트의 학습을 이끌어낼 수 있는 적절한 보상 함수를 설계합니다.
• 강화학습 알고리즘 구현: DQN, PPO 등 적절한 강화학습 알고리즘을 선택하여 구현합니다.
• 훈련 및 평가: 에이전트를 훈련시키고, 성능을 평가합니다.

코드 구조 제안:

• RLAgent 클래스: 강화학습 에이전트를 구현합니다.
• Environment 클래스: OpenAI Gym 스타일의 환경을 구현하여 에이전트와 상호작용합니다.
• 학습 루프: 에이전트의 학습 과정을 제어하는 메인 루프를 작성합니다.