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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제11권 제4호
발행연도
2006.9
수록면
17 - 25 (9page)

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인공지능 기법을 이용한 컴퓨터 게임에 대한 학술적 연구는 오랫동안 이루어져 왔으며, 주로 게임에 대한 숙련도를 높여서 인간에게 승리 하는 것이 주요 연구 목적이었다. 그러나 최근의 상업용 게임에서는 게임의 흥미를 제공하기 위해서, 사용자의 적응을 목적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 기존의 강화학습 알고리즘을 수정하여 사용자 적응에 중점을 둔 적응형 강화 학습 알고리즘을 제안하였다. 실험대상으로는 많은 상태공간을 가진 오델로 게임을 대상영역으로 하여 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템의 성능측정은 두개의 강화학습 알고리즘이 각각 Min-Max 알고리즘과 대결하는 방식으로 실험을 하였으며, 결과는 기존의 강화 학습 알고리즘과의 대결에서도 향상된 학습율을 나타내었다.
#지능형 게임(Intelligent Game) #강화학습(Reinforcement Learning) #기계학습(Machine Learning)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 설계 및 구현
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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