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대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 電子工學會論文誌 IE編 第44卷 第3號
발행연도
2007.9
수록면
35 - 41 (7page)

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본 논문에서는 보상신호를 수반하는 인공지능 기반의 가상 로봇 학습 행위 모델을 제안하고 이 모델을 3가지 환경에 적용시킨 후에 보상 방법에 따른 가상 로봇의 학습 속도를 비교 검토하였다. 결과로서 환경이 다소 복잡하면 즉, 로봇 집단의 크기, 먹이 수, 장애물 수가 다소 많은 경우 학습 세대가 충분하다면 강화 보상 방법이 강화와 억제를 혼합한 보상 방법 보다 우월함을 알 수 있었다. 하지만 복잡하지 않은 환경에서는 혼합 보상 방법이 우수했다.
#Virtual Robot #Neural Network #Genetic Algorithm #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

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, 2000 , Polymorphy and Hybridization in Genetically Programmed Networks google schola , 2001 , Emergence of memory-DrivenCommandNeurons in EvolvedArtificialAgents 13 (3) : 691 ~ 716 google schola , 1992 , Studies in Artificial Evolution Philosophy in Computer Science University of California google schola , 2007 , iRobot Create Owner's Guide google schola , 2005 , The Evolving Model and Application of Virtual Robots : 392 ~ 397 google schola

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