Dalam dunia reinforcement learning (RL), metode Policy Gradient (PG) merupakan salah satu pendekatan yang populer untuk melatih agen agar dapat mengambil keputusan optimal dalam suatu lingkungan tertentu. Berbeda dengan metode berbasis nilai seperti Q-Learning, Policy Gradient secara langsung memodelkan kebijakan (policy) agen dan mengoptimalkannya melalui gradient ascent terhadap fungsi objektif.
Pengertian
Policy Gradient adalah metode yang menggunakan parameterisasi policy secara langsung. Dalam RL, policy adalah strategi yang menentukan tindakan apa yang harus diambil oleh agen ketika berada pada suatu kondisi atau state tertentu. Alih-alih mempelajari nilai dari setiap state atau state-action pair seperti pada Q-Learning, Policy Gradient mempelajari fungsi probabilitas tindakan, yaitu πθ(a∣s), di mana θ adalah parameter yang dapat diubah (misalnya bobot pada neural network).
Tujuan utama metode ini adalah memaksimalkan reward kumulatif yang diharapkan:
J(θ)=E[R(τ)]=τ∑P(τ∣θ)R(τ)
di mana τ adalah trajectory (urutan state dan action), dan R(τ) adalah reward total yang diperoleh sepanjang trajectory tersebut.
Cara Kerja
Metode Policy Gradient menggunakan prinsip stochastic gradient ascent untuk mengupdate parameter policy. Langkah-langkah utamanya meliputi:
- Sampling Trajectory: Agen berinteraksi dengan lingkungan menggunakan policy saat ini dan menghasilkan urutan state, action, dan reward.
- Menghitung Return: Reward yang diperoleh dari setiap langkah digabungkan menjadi return atau reward kumulatif.
- Mengupdate Policy: Parameter policy diupdate sesuai dengan gradien dari fungsi objektif menggunakan rumus:
θ←θ+α∇θJ(θ)
di mana α adalah learning rate.
Salah satu algoritma populer yang menggunakan metode ini adalah REINFORCE, yang merupakan implementasi dasar Policy Gradient. REINFORCE menghitung gradien sebagai:
∇θJ(θ)=E[∇θlogπθ(a∣s)R(τ)]
Pendekatan ini memanfaatkan fakta bahwa dengan meningkatkan probabilitas tindakan yang menghasilkan reward tinggi, agen akan belajar kebijakan yang lebih optimal.
Kelebihan:
- Langsung memodelkan policy sehingga cocok untuk masalah dengan action space yang kontinu, misalnya kontrol robotik.
- Bisa mempelajari stochastic policy, sehingga agen tetap dapat mengeksplorasi tindakan baru.
- Tidak membutuhkan tabel nilai seperti Q-Learning, sehingga lebih scalable.
Kekurangan:
- Variance tinggi dalam estimasi gradien, membuat pelatihan seringkali lambat atau tidak stabil.
- Membutuhkan jumlah sampel yang besar untuk konvergensi.
- Sensitif terhadap pemilihan learning rate dan teknik baseline untuk mengurangi variance.
Penerapan
Policy Gradient banyak digunakan dalam robotika, game AI, dan aplikasi lain yang melibatkan pengambilan keputusan sekuensial. Contohnya adalah agen yang bermain permainan seperti Go atau StarCraft, di mana tindakan bersifat kontinu dan lingkungan sangat kompleks.
Dengan menggabungkan neural network sebagai approximator, Policy Gradient dapat mempelajari strategi yang efektif meski lingkungan bersifat high-dimensional.
Kesimpulan
Metode ini adalah pendekatan kuat dalam reinforcement learning yang memungkinkan agen untuk belajar kebijakan optimal secara langsung. Meskipun menghadapi tantangan seperti variance tinggi, penggunaan teknik lanjutan seperti Actor-Critic dan baseline dapat membantu meningkatkan stabilitas pelatihan.
Dengan fleksibilitasnya dalam menangani action space kontinu dan stochastic, Policy Gradient tetap menjadi salah satu pilar penting dalam pengembangan agen cerdas modern.