RLASS는 "Reinforcement Learning with Action Substitution"의 약어로, 강화학습의 한 분야이다. 이 기법은 에이전트가 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하는 데 도움을 준다. RLASS는 기존의 강화학습 알고리즘과 다르게, 행동 선택 과정에서 대체 행동(action substitution)을 활용한다. 이를 통해 에이전트는 일반적으로 선택되지 않는 대체 행동을 고려하여 학습을 진행하게 된다.

이 방법은 특히 행동의 다양성을 통해 탐험(exploration)과 활용(exploitation) 사이의 균형을 맞추는 데 유용하다. 에이전트는 특정 행동을 반복적으로 수행하는 대신, 다른 가능성 있는 행동을 시도함으로써 환경을 더 잘 이해하고 더 나은 전략을 개발할 수 있다. RLASS는 효과적인 학습을 촉진하고, 복잡한 환경에서의 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

또한, RLASS는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 로봇 공학, 게임 AI, 자율주행차 등의 기술에서 그 가능성을 보여준다. 이 기법은 행동 대체를 통해 새로운 최적 경로를 찾거나 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 여겨진다.