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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이봉근 (에이티엔 기술연구소) 정재두 (국방부) 류근호 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제9권 제10호
발행연도
2009.10
수록면
51 - 58 (8page)

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강화학습은 최적의 행동정책을 구하는 최적화 문제로 주어진 환경과의 상호작용을 통해 받는 보상 값을 최대화하는 것이 목표이다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 매우 커지는 다중 에이전트 시스템인 경우 효과적인 강화학습을 위해서는 적절한 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 멀티에이전트의 효과적인 행동 선택과 학습의 수렴속도를 개선하기 위하여 퍼지 추론 기반의 멀티에이전트 강화학습 모델을 제안하였다. 멀티 에이전트 강화학습의 대표적인 환경인 로보컵 Keepaway를 테스트 베드로 삼아 다양한 비교 실험을 전개하여 에이전트의 효율적인 행동 선택 전략을 확인하였다. 제안된 퍼지추론 기반의 멀티에이전트 강화학습모델은 다양한 지능형 멀티 에이전트의 학습에서 행동 선택의 효율성 평가와 로봇축구 시스템의 전략 및 전술에 적용이 가능하다.
#멀티에이전트 #강화학습 #Multi-Agent #Reinforcement Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지능형 멀티 에이전트
Ⅲ. 강화 학습
Ⅳ. 퍼지 추론기반 멀티에이전트 강화학습
Ⅴ. 실험 및 결과분석
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - E. Matthew, Taylor / 2007 / Representation Transfer for Reinforcement Learning / AAAI 2007 Fall Symposium google schola 2. [보고서] - E. Yang, Gu / 2004 / Multi-Agent Reinforcement Learning for Multi-Robot System: A Survey google schola 3. [학술대회논문] - Marvin Minsky / 2004 / / The St. Thomas Common Sense Symposium:Designing Architectures for Human-Level Intelligence, AI Magazine, 25-2: Summer 2004 : 113 ~ 124 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Aaron Sloman / 2003 / Virtual Machines and Consciousness / Journal of Consciousness Studies 10 : 4 ~ 5 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 권기덕 / 2008 / 적대적 멀티 에이전트 환경에서 효율적인 강화 학습을 위한 정책 모델링 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 35 (3) : 179 ~ 188 dbpia

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