Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최중민 | - |
dc.date.accessioned | 2019-08-14T07:45:22Z | - |
dc.date.available | 2019-08-14T07:45:22Z | - |
dc.date.issued | 2006-10 | - |
dc.identifier.citation | 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집, v. 33, No. 2 (B), Page. 393 - 396 | en_US |
dc.identifier.uri | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE00768546&language=ko_KR | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/108642 | - |
dc.description.abstract | 강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다. | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.subject | 다중 에이전트 | en_US |
dc.subject | 강화학습 | en_US |
dc.subject | Q-Learning | en_US |
dc.subject | 편집거리 | en_US |
dc.title | 다중 에이전트 환경에서 효율적인 강화학습 시스템 | en_US |
dc.title.alternative | Efficient Reinforcement Learning System in Multi-Agent Environment | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.contributor.googleauthor | 홍정환 | - |
dc.contributor.googleauthor | 강진범 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최중민 | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING | - |
dc.identifier.pid | jmchoi | - |
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