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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 709 - 712 (4page)
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Various algorithms and methods have been suggested through research to improve the performance of reinforcement learning, but different performances have been shown depending on the environment applied to each algorithm. In this paper, we compare and evaluate how the performance of algorithms mainly used in recent reinforcement learning changes in Sliding Puzzle (8-puzzle). Sliding puzzle is a sequential behavioral decision problem with a large number of states that can be represented. In this puzzle, the agent’s average episode progression is long. In this paper, a reinforcement learning algorithm is applied to sliding puzzles with these characteristics. A total of three algorithms were applied, and the algorithms are Monte Carlo method, Temporal Difference Learning SARSA control using SARSA control, and Temporal Difference Learning Q-learning using Q-learning control. In this paper, we analyze what patterns are shown in the learning process and whether there are differences in performance according to each method.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 슬라이딩 퍼즐 에이전트의 강화학습
Ⅲ. 강화학습 알고리즘 기반 의사결정
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
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