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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 고영범(Go Young-beom) (검색결과 1 건)
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      • 변형된 볼쯔만 탐색 전략을 사용하는 강화학습 기반 지능형 에이전트

        고영범(Go Young-beom),오경환(Oh Kyung-whan) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B

        동적 프로그래밍과 마코프 결정 과정에 이론적 기반을 두고 있는 강화학습은 에이전트 스스로 환경과의 상호 작용을 통해 최적의 정책을 학습하는 것을 보장한다. 그러나 이를 위해서는 강화학습의 행동 선택에 관한 문제인 진동과 안정 사이의 딜레마(exploration-exploitation dilemma)를 해결할 수 있는 탐색 전략이 전제되어야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 강화학습 알고리즘의 수렴에 필요한 행동 선택의 임의성과 경험을 통해 축적된 지식의 활용을 동시에 고려한 새로운 탐색 전략을 제안한다. 이를 통해 에이전트는 자율성과 적응성을 획득할 수 있다. 실험을 위해 본 논문에서는 실시간 온라인 학습에 적합한 Q-learning 알고리즘과 에이전트 시스템 연구에 있어 전통적인 문제인 추적문제를 사용한다.

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