[Feat] decoder multi-base 설계 반영 - state_vec 확장 및 return_logits 추가

[ohchanju3]

개요

multi-base 설계 반영 및 state 표현력 개선을 위해 decoder.py를 수정했습니다.

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변경 내용

model/decoder.py

역할: 매 step마다 현재 state(query)와 encoded_flights(key)를 attention으로 비교해 다음 action 확률 반환

1. state_vec 38 → 71차원으로 확장

   • airport_emb_dim + 6 → airport_emb_dim * 2 + 7
   • base_airport_emb(32) 추가: multi-base 설계에서 에피소드마다 base가 달라지므로 모델이 목표 base를 명시적으로 알아야 복귀 경로 계획 가능
   • rest_remaining 스칼라 추가: is_resting=True일 때 남은 rest 시간 정보 제공 (기존 is_resting 플래그만으로는 얼마나 남았는지 알 수 없음)

2. return_logits 옵션 추가

   • REINFORCE log_prob 계산 시 torch.log(softmax(x))보다 F.log_softmax(x)가 수치적으로 안정적
   • return_logits=True면 softmax 전 raw score 반환 → 외부에서 F.log_softmax 적용

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추후 확인 필요

• train.py state_to_vec()에 rest_remaining 스칼라 추가 필요 (6개 → 7개, TODO 주석 남겨둠)
• encoder.py의 airport_emb_dim과 decoder 값 일치해야 함