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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제15권 제12호
- 발행연도
- 2009.12
- 수록면
- 978 - 982 (5page)
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본 논문에서는 다수의 강화 학습 에이전트들의 학습 결과 및 Expert의 지식을 하나의 학습 알고리즘으로 융합하는 강화학습인 “potential-based” reinforcement learning(RL)기법에 불확실한 환경에서의 의사결정 알고리즘인 Case-based Decision Theory(CBDT)를 적용한 “RLs-CBDT”를 제안한다. 그리고 테트리스 실험을 통하여 기존의 RL 알고리즘에 비해 RLs-CBDT가 최적의 정책에 더 빠르게 수렴하는 것을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Related Works
3. 다수의 강화학습들과 CBDT의 융합 기법
4. 융합 알고리즘의 실험환경
5. RLs-CBDT의 실험 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
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