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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.1.001
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일반적으로 최적화 문제는 다양한 탐색 알고리즘을 통해 해결되어 왔다. 본 연구는 “학습을 통해 최적해를 찾을 수 있을까?”라는 질문으로부터 출발하였으며, 기계 학습을 활용한 최적화 문제의 해결 방향을 제시한다. 이를 위해 본 논문에서는 심층 강화 학습을 활용하여 대표적인 최적화 문제인 8-퍼즐 문제를 해결하는 세 가지 방안을 제시한다. 첫 번째는 모든 상태에 대해 최적의 행동을 학습하는 것이고, 두 번째는 A* 탐색을 위한 휴리스틱 함수를 학습하는 것이다. 마지막으로 세 번째는 특정 상태에서 목표 상태까지의 최적 경로를 학습한다. 세 가지 학습 모두 대표적인 심층 강화 학습 알고리즘인 심층 Q-학습을 기반으로 학습을 수행한다. 실험 결과에 의하면 모든 상태에 대한 최적의 행동을 학습하는 것은 쉽지 않은 것으로 보인다. 그러나 A* 탐색을 위한 휴리스틱 함수의 학습뿐만 아니라 특정 상태에서 목표 상태까지의 최적 경로를 학습하는 것 또한 8-퍼즐 문제 해결을 위해 매우 효과적임을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 8-퍼즐 문제를 위한 심층 Q-학습
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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K. Arulkumaran, M. P. Deisenroth, M. Brundage, and A. A. Bharath, “Deep Reinforcement Learning: A brief survey,” IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 34, No. 6, Nov. 2017.
N. Vesselinova, R. Steinert, D. F. Perez-Ramirez, and M. Boman, “Learning Combinatorial Optimization on Graphs: A Survey with Applications to Networking,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 120388-120416, June 2020.
Z. Li, Q. Chen, and V. Koltun, “Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 537-546, 2018.
H. Dai, E. B. Khalil, Y. Zhang, B. Dilkina, and L. Song, “Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 6351-6361, 2017.
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