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저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2006년도 춘계학술발표논문집
발행연도
2006.5
수록면
664 - 667 (4page)

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현재 많은 연구자들이 다중 에이전트 환경에 적합한 시스템에 관한 연구들을 진행하고 있다. 다중 에이전트 환경에 적합한 시스템을 제안하기 위해서는 단일 에이전트와 다른 특수성을 인지해야한다. 단일 에이전트 환경에서는 현재 상태를 인지하고 그 환경에 적합한 최상의 행동을 취하면 되지만 다중 에이전트 환경에서는 현재 상태를 아무리 잘 인지하여도 다른 에이전트의 행동에 의해서 결정한 행동이 최상이 될 수도 있고 아닐 수도 있다. 그래서 다른 에이전트의 행동을 예측하고 그 행동에 적합한 행동을 취할 수 있는 방법이 필요하다. 하지만 이러한 모든 것을 고려하다보면 학습에 필요한 시간이 많이 필요한데 이 논문에서는 Q-학습을 다중 에이전트 환경에서 사용하고 필요한 학습 시간을 단축하기 위해서 2개의 Q-학습과 관련된 알고리즘을 사용하는 시스템을 제안하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다중 에이전트 환경에서의 매크로 행동
4. 시스템 구조
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

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