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저자정보
김찬혁 (광운대학교) 오정현 (광운대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 대한전기학회 정보 및 제어 학술대회 논문집
발행연도
2021.10
수록면
426 - 427 (2page)

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2021

넓은 그리드 맵에서 효과적인 Q 러닝모바일 로봇의 효율적인 경로 계획을 위한 향상된 Q-러닝 알고리즘
김찬혁 ,  오정현 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
넓은 그리드 맵에서 효과적인 Q 러닝모바일 로봇의 효율적인 경로 계획을 위한 향상된 Q-러닝 알고리즘
김찬혁 ,  오정현 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

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강화학습의 대표적인 방법의 하나인 Q-러닝은 사용 및 설계의 용이성과 강력한 성능으로 현재까지도 제어기 조정 및 심층 강화학습에 사용되는 학습 방법이다. Q-러닝은 환경의 모델 없이도 기댓값을 비교할 수 있으며, 전이나 보상이 확률적으로 주어지는 환경에서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Q-러닝의 문제점을 개선한 향상된 경로 계획 방법을 ... 전체 초록 보기

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