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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신용우 (동아방송예술대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제20권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
23 - 29 (7page)
DOI
10.7583/JKGS.2020.20.6.23

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게임에서는 많은 경우의 수들을 가지고 있다. 그래서 학습을 많이 하여야 한다. 본 논문은 학습속도를 개선하기 위하여 강화학습을 이용했다. 그러나 강화학습은 많은 경우의 수들을 가지므로 학습 초기에 속도가 느려진다. 그래서 미니맥스 알고리즘을 이용하여 학습의 속도를 향상하였다. 개선된 성능을 비교하기 위해 고누게임을 제작하여 실험하였다. 실험결과는 승률은 높았지만, 동점의 결과가 발생하게 되었다. 점진적인 심화를 이용하여 게임트리를 더 탐색하여 동점인 경우를 줄이고 승률이 약 75% 향상되었다.
#Gonu game(고누게임) #Minimax algorithm(미니맥스 알고리즘) #Q Learning(Q러닝) #Learning speed(학습속도) #Progressive deepening(점진적인 심화)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 지능형 고누게임의 구현
4. 실험과 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Korea Creative Content Agency / 2019 / White Paper On Korean Games 2019 google schola Richard Sutton / 1998 / Reinforcement Learning :An Introduction / MIT Press google schola Imran Ghory / Reinforcement learning in board games google schola Nee Jan van Eck / Rein forcement Learning and its Application to Othello google schola 신용우 / 2009 / 강화학습을 이용한 줄고누게임의 인공엔진개발 / 인터넷정보학회논문지 10(1):93~99 google schola

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