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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신용우 (동아방송예술대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2018.8
수록면
99 - 106 (8page)
DOI
10.7583/JKGS.2018.18.4.99

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보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알 수 있었다.
#Gonu game(고누게임) #Minimax algorithm(미니맥스 알고리즘) #Q Learning (Q러닝) #Learning speed(학습속도)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 지능형 보드게임의 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCES

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