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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Janghoon Yang (Seoul Media Institute of Technology)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
1,277 - 1,287 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.7.1277

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자율 주행 이동체와 로봇 분야의 발전에 따라, 다중 에이전트 시스템의 컨센서스에 대한 관심이 증가하고 있다. 모델 기반의 컨센서스 알고리즘은 모델 정보가 제한적이고 불확실성이 존재하는 다양한 환경에 적용하는데 한계를 갖으며, 모델 기반의 강화학습 알고리즘은 수렴 속도가 느리거나, 파라미터 선택에 민감한 특성을 갖기 때문에, 이 알고리즘이 개발될 때에 가정한 일련의 환경에만 적용이 가능하다는 한계를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 기존의 TD3[23] 강화 학습 알고리즘의 행동자 네트워크의 입력 레이어를 선형 함수를 취하고, 리워드 최적화를 적용하였다. 수치 모의 실험을 통해서 선학습된 가중치를 갖는 제안 강화학습 알고리즘이 모델 기반의 알고리즘과 유사한 성능을 갖으면서, 모델 기반 강화학습의 성능을 뛰어넘음을 확인하였다. 또한, 애블레이션 연구를 통하여, 기존의 강화 학습을 변형하는데 사용했던 2가지 방법이 안정적인 성능을 제공하는데 필수적임을 확인하였다.
#다중 에이전트 시스템 #컨센서스 #강화학습 #딥러닝 #지연 #Multi-agent system #Consensus #Reinforcement Learning #Deep Learning #Delay

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System Model and Problem Formulation
Ⅲ. Reinforcement Learning for Robust Consensus of A Multi-Agent System
Ⅳ. Numerical Experiments
Ⅴ. Conclusions
References

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