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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 438 - 450 (13page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.3.438
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게임 AI에 사용되는 알고리즘 중 MCTS를 적용하는 방법이 널리 사용된다. 그중 Tree Policy로 UCT 알고리즘을 활용하는 방법이 존재하지만, 변동성이 많은 불완전 정보 게임에서는 좋은 성능을 보장할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 게임에서의 성능 보장을 위해 각 노드의 우선순위를 활용한 MLPT(Multi Level Priority List) 알고리즘을 Tree Policy로 사용하는 방식을 제안하였다. MLPT는 자식 노드 중 최상위 레벨의 선택 가능한 첫 노드를 선택하여 실행한다. 선택한 노드의 승패에 우선순위가 조정된다. 따라서 MLPT는 베팅 시작 금액이 보유 금액의 2%였을 시 단일 게임에 대한 평균 보상비율은 101.237%, 표준편차는 0.0815, 승률은 51.739%가 나왔다. 파산까지 진행 시 승률은 97.8%, 이긴 경우 판수는 47.7판, 졌을 경우 판수는 60.2판으로 측정되었다. 다른 Tree Policy에 비해 가장 안정적인 수익을 냈으며, 그로 인해 안정적으로 베팅하여 판수가 많은 것을 알 수 있다. 따라서 제안하는 MLPT는 안정적인 베팅을 하여 기존의 방식보다 성능을 개선함을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식 및 관련연구
Ⅲ. MCTS - Tree Policy
Ⅳ. 실험 및 실험결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. G. Barto, and S. Mahadevan, “Recent advances in hierarchical reinforcement learning,” Discrete event dynamic systems, vol. 13, no. 1-2, pp. 41-77, Jan. 2003. DOI: 10.1023/A:1022140919877.
K. Cobbe, O. Klimov, C. Hesse, T. Kim, and J. Schulman “Quantifying generalization in reinforcement learning,” in Proceeding of the 36th International Conference on Machine Learning, California, Long Beach, pp. 1282-1289, 2019.
B. S. Won, J. L. Kim, and S. W. Han, “A Study of the Artificial Intelligence Factorization Game Agent Using Reinforcement Learning and Monte Carlo Tree Search,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 5, pp. 406-415, Oct. 2020. DO
D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou, A. Huang, A. Guez, T. Hubert, L. Baker, M. Lai, A. Bolton, Y. Chen, T. Lillicrap, F. Hui, L. Sifre, G. Driessche, T. Graepel, and D. Hassabis, “Mastering the game of Go without human knowledge,” Nat
N. Brown, and T. Sandholm, “Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals,” Science, vol. 359, no. 6374, pp. 418-424, Jan. 2018. DOI: 10.1126/science.aao1733.
K. Cobbe, O. Klimov, C. Hesse, T. Kim, and J. Schulman “Quantifying generalization in reinforcement learning,” in Proceeding of the 36th International Conference on Machine Learning, California, Long Beach, pp. 1282-1289, 2019.
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D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou, A. Huang, A. Guez, T. Hubert, L. Baker, M. Lai, A. Bolton, Y. Chen, T. Lillicrap, F. Hui, L. Sifre, G. Driessche, T. Graepel, and D. Hassabis, “Mastering the game of Go without human knowledge,” Nat
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