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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.6 No.6
- 발행연도
- 2008.12
- 수록면
- 904 - 914 (11page)
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An action-selection-mechanism (ASM) has been proposed to work as a fully connected finite state machine to deal with sequential behaviors as well as to allow a state in the task program to migrate to any state in the task, in which a primitive node in association with a state and its transitional conditions can be easily inserted/deleted. Also, such a primitive node can be learned by a shortest path-finding-based reinforcement learning technique. Specifically, we define a behavioral motivation as having state-dependent value as a primitive node for action selection, and then sequentially construct a network of behavioral motivations in such a way that the value of a parent node is allowed to flow into a child node by a releasing mechanism. A vertical path in a network represents a behavioral sequence. Here, such a tree for our proposed ASM can be newly generated and/or updated whenever a new behavior sequence is learned. To show the validity of our proposed ASM, experimental results of a mobile robot performing the task of pushing-a-box -into-a-goal (PBIG) will be illustrated.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. ACTION SELECTION MECHANISM
3. SHORTEST PATH-BASED REINFORCEMENT LEARNING OF DBM
4. COMPARISONS WITH OTHER ASMS
5. EXPERIMENTAL RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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