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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 275 - 279 (5page)
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When adapting to an unknown environment, agents must perceive their virtual world and learn how to make reasonable behavior planning. This paper describes a stochastic learning process in which the sensed states are grouped by motivation filter in order to reduce learning computation. From the sensed signal, a reward is estimated and the probability distribution in the Markov Chains is updated according to the generated Q-learning result. The proposed learning system enables fast perception and heightens automatic planning of the virtual agent for interacting with the human player. We test this model in a 3D restaurant simulation game to elucidate the mechanism of the framework.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Markov Chains perception
4. System experiment
5. Conclusion
References
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