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학술대회자료
저자정보
이민후 (서울대학교) 이민수 (서울대학교) 김기범 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
774 - 776 (3page)

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멀티 에이전트 강화학습은 싱글 에이전트 강화학습 문제는 여러 개의 에이전트로 확장한, 보다 실세계의 스케일에 가까운 문제를 다룬다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 강화학습 알고리즘들은 고정적인 환경에서 성능이 측정된다. 실제 환경은 예상치 못한 상황으로 인해 꾸준히 변화할 수 있으며, 에이전트들은 이러한 변화에 대해서 강건하도록 학습해야 한다. 우리는 기존의 멀티 에이전트 강화학습 알고리즘이 환경 변화에 대해 온라인으로 잘 적응하는지 살펴보기 위하여 멀티 에이전트 물류창고 문제에서 ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11035848');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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