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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제14권 제3호
발행연도
2008.9
수록면
59 - 76 (18page)

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본 논문에서는 실시간 동적 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위기반 에이전트 구조인 CAA에 강화학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA 구조에서는 행위 선택과 실행을 학습에 전적으로 의존하지 않고 학습을 보조적으로 이용한다. L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 적용 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대보상값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적으로 동작하는 L-CAA 기반의 에이전트를 구현하고, 이를 이용한 성능 실험을 전개해본다.
#Agent Architecture #Reinforcement Learning #Q Function Value #Behavior-Based Architecture #UTBot

목차

1. 서론
2. 에이전트 구조들
3. L-CAA 구조의 설계
4. 응용 에이전트
5. 실험
6. 결론
참고문헌
Abstract
저자소개

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Arkin R.C. / 1998 / Behavior-Based Robotics / MIT Press google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Brooks, R.A. / 1986 / A Robust Layered Control System for A Mobile Robot / IEEE Journal of Robotics and Automation 2 (1) : 14 ~ 23 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Carbonell, J. / 1991 / Prodigy：An Integrated Architecture for Planning and Learning / ACM SIGART Bulletin 2 (4) : 51 ~ 55 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Decomite, F. / 2005 / PIQLE：A Platform for Implementation of Q-Learning Experiments / Proceeding of the NIPS 2005 workshop on Reinforcement Learning Benchmarks and Bake-offs II : 21 ~ 25 google schola 5. [인터넷자원] - Gerstmann, J. / / Unreal Tournament：Action Game of the Year google schola

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