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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국인지과학회 인지과학 인지과학 제12권 제1·2호
발행연도
2001.6
수록면
25 - 34 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2001

복수의 부분 작업을 처리할 수 있는 확장된 Q-Learning
오도훈 ,  이현숙 ,  오경환 인지과학 2001.06 학술저널

2000

복수의 부분 작업을 위한 확장된 Q - Learning
오도훈 ,  윤소정 ,  오경환 한국정보과학회 학술발표논문집 2000.04 학술대회자료

초록· 키워드

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지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동격으로 움직이는 외부 환경에서 적용할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습 방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만 현재까지 연구 결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기존의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다.
본 논문에서는 복수와 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분식하고 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning은 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 기존의 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
#강화학습 #Q-Learning #지능형 에이전트 시스템

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 확장된 Q-Learning의 설계
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고 문헌

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