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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문은 최신 마인크래프트 버전(1.21)을 기반으로 한 새로운 강화학습 환경 CraftGround를 소개한다. CraftGround는 유연한 실험 설정을 제공하며, 복잡한 3D 환경에서의 강화학습을 지원한다. 시각적 데이터, 소리 신호, 생물 군계 정보, 게임 내 통계와 같은 다양한 관측 정보를 제공하여 에이전트의 성능을 다각도로 평가할 수 있다. 본 연구는 나무 채취, 적대적 몬스터 회피, 낚시와 같은 여러 태스크에서 VPT, PPO, RecurrentPPO, DQN 에이전트를 평가하였다. VPT는 사전 학습 덕분에 높은 성능과 효율성을 보였으며, PPO 및 RecurrentPPO와 같은 온라인 학습 알고리즘은 환경 변화에 적응하며 시간이 지남에 따라 성능이 향상되었다. 이 결과는 CraftGround가 동적 3D 시뮬레이션에서 적응적 에이전트 행동 연구를 촉진할 가능성을 보여준다.
본문·목차
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