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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 712 - 721 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.6.712
이용수
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최근 모델 기반 강화학습 알고리즘 중 가장 높은 성능을 가지고 있는 TD-MPC는 학습 과정에서 모델 예측 제어와 DDPG 에이전트로부터 행동을 추출한다. 하지만 DDPG 에이전트는 추출된 행동은 환경에 적용되지 않고, 모델 예측 제어로부터 추출된 행동만 환경에 적용한다. 본 논문에서는 TD-MPC가 가지고 있는 DDPG 에이전트와 모델 예측 제어를 모두 고려하여 환경에 적용하는 이중 정책을 활용한 향상된 TD-MPC를 제안한다. 또한, 호기심 기반으로 탐험을 장려하여 이중 정책 사이에서 행동을 선택할 때 발생할 수 있는 활용의 편향을 해결하였다. DeepMind Control Suite의 여러 환경에서 제안하는 알고리즘이 기존의 TD-MPC보다 높은 샘플 효율성과 높은 성능을 가지고 있음을 확인한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
A. S. Polydoros and L. Nalpantidis, “Survey of model-based reinforcement learning: Applications on robotics,” J. Intell. & Robotic Syst., vol. 86, no. 2, pp. 153-173, 2017. (https://doi.org/10.1007/s10846-017-0468-y)
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M. A. Graule, et al., “SoMoGym: A toolkit for developing and evaluating controllers and reinforcement learning algorithms for soft robots,” IEEE Robotics and Automat. Lett., vol. 7, no. 2, pp. 4071-4078, 2022. (https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3149580)
C. Park, C. Jeong, J.-H. Yoo, and C. M. Kang, “Efficient reinforcement learning method for dynamic system control,” Trans. KIEE, vol. 71, no. 9, pp. 1293-1301, 2022. (https://doi.org/10.5370/KIEE.2022.71.9.1293)
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Y. Tassa, et al., “Deepmind control suite,” arXiv preprint arXiv:1801.00690, 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.00690)
M. A. Graule, et al., “SoMoGym: A toolkit for developing and evaluating controllers and reinforcement learning algorithms for soft robots,” IEEE Robotics and Automat. Lett., vol. 7, no. 2, pp. 4071-4078, 2022. (https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3149580)
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