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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제14권 제1호
발행연도
2004.4
수록면
125 - 128 (4page)

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Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation (이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이러한 일반적인 LQR Q-learning(이하 LQRQL) 학습방법에 퍼지 모델을 이용하여 제어기를 설계하는 방법을 고려하고 일반적인 LQRQL 기법과 본 논문에서 제시한 방법의 결과를 비교하여 응용 가능성을 살펴보았다.

목차

요약
1. 서론
2. LQRQL 방법
3. 퍼지 LQRQL 제어
4. 모의실험결과
5. 결론
참고문헌

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