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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.52 No.4
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 293 - 303 (11page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2025.52.4.293
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초록· 키워드
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오늘날 강화학습은 자율주행, 로봇, 게임 등 다양한 분야에서 연구 및 활용되고 있다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 찾는 것을 목표로 하며, 환경과 문제에 따라 정책 기반 알고리즘과 가치 기반 알고리즘 중 더 적절한 알고리즘이 선택되어 사용된다. 정책 기반 알고리즘은 연속적이고 고차원적인 행동 공간에서 효과적인 학습이 가능하지만, 학습률 파라미터가 학습에 미치는 영향이 크고, 복잡한 환경일수록 최적화된 정책의 수렴 난도가 상승하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 어닐링 알고리즘을 기반한 행동 선택 기법 및 동적 밀집 보상 설계를 제안한다. 제안된 방식을 두 가지 대표적인 정책 기반 알고리즘인 A2C 알고리즘과 PPO 알고리즘에 적용하여 실험을 진행하였고, 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 두 강화학습 알고리즘이 기존 강화학습 알고리즘 대비, 더 높은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식 및 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 환경
5. 실험
6. 적용 범위 및 한계점
7. 결론
References
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