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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 187 - 193 (7page)
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다중 에이전트 시스템에서 학습을 통해 여러 에이전트들의 행동을 어떻게 조절할 것인가는 매우 중요한 문제이다. 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동을 통해 목표를 성취하는 것과 다른 에이전트들과 충돌을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 혼성 학습 전략을 제안하였다. 제안된 방법은 다중에이전트를 효율적으로 제어하기 위해 에이전트들 사이의 공간적 관계를 이용하였다. 실험을 통해 제안된 방법은 에이전트들과 충돌을 피하면서 에이전트들의 목표에 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.
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참고문헌 (9)
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Peter Stone / 1997 / A Survey from a Machine Learning
Sandip Sen / 1999 / Multi-agent coordination with learning classifier system / Proceeding of the AAAI 99 Worshop on Negotiation :44~49
Claus, C. / 1998 / The dynamics of reinforcement learning in coorperative multiagent systems / Proceeding of AAAI-98 :746~752
R.S. Sutton / 1998 / Reinforcement Learning : An Introduction / MIT Press
C. Guestrin / 2002 / Coordinated reinforcement learning / Proc. of th 19th International Conference on machine Learning
Sandip Sen / 1999 / Multi-agent coordination with learning classifier system / Proceeding of the AAAI 99 Worshop on Negotiation :44~49
Claus, C. / 1998 / The dynamics of reinforcement learning in coorperative multiagent systems / Proceeding of AAAI-98 :746~752
R.S. Sutton / 1998 / Reinforcement Learning : An Introduction / MIT Press
C. Guestrin / 2002 / Coordinated reinforcement learning / Proc. of th 19th International Conference on machine Learning
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