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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이재민 (여수문수중학교) 이형옥 (순천대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2023년도 동계 학술발표논문집 제27권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
169 - 172 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

님게임의 필승전략 학습 에이전트를 위한 강화학습 알고리즘 비교 분석
이재민 2023.01 학위논문
수학게임 님게임의 필승전략 학습 에이전트를 위한 심층강화학습 알고리즘 비교 분석
이재민 ,  이형옥 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 2023.01 학술대회자료

초록· 키워드

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딥러닝과 강화학습을 결합한 심층강화학습은 바둑, 게임 등 다양한 분야의 어려운 문제를 해결하면서 실생활의 문제까지 해결할 가능성이 높아 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 수학적 필승전략이 존재하는 조합게임 중 하나인 님게임에서 강화학습의 알고리즘을 이용하여 필승전략을 찾는 방법을 제안한다. 가치 기반 강화학습의 대표적인 Deep Q-network 알고리즘과 정책 경사 기반 강화학습의 대표적인 Proximal Policy Optimization 알고리즘을 이용하여 무작위 행동 에이전트와 필승전략을 아는 에이전트와의 환경과 상호작용을 통해 두 알고리즘을 비교분석하였다. 필승전략은 각 알고리즘에서 행동을 선택하는 네트워크 값을 그래프로 표현하고 님게임의 필승전략과 비교하였다. 개수가 20개 이하는 모두 학습이 잘 되었고 DQN 알고리즘보다 PPO 알고리즘이 필승전략을 빨리 찾았다. 그러나 개수가 큰 경우는 찾지 못하고 필승전략을 찾지 못하고 31개인 경우는 DQN 에이전트와 필승전략 에이전트의 대결 결과에서만 필승전략을 구할 수 있었다.
#님게임 #수학 #필승전략 #인공지능 융합 교육 #심층강화학습 #DQN #PPO

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구 내용 및 방법
4. 연구 결과 및 분석
5. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (0)

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