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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제14권 제5호
- 발행연도
- 2008.7
- 수록면
- 502 - 506 (5page)
이용수
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2008
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최근에 제안된 강화 학습 기법인 “potentialbased” reinforcement learning(RL) 기법은 다수 학습들과 expert advice들을 감독 지식으로 강화 학습 알고리즘에 융합하는 것을 가능하게 했고 그 효용성은 최적 정책으로의 이론적 수렴성 보장으로 증명되었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법을 셀룰러 네트워크에서의 채널할당 문제에 적용한다. Potential-based RL 기반의 동적채널 할당 기법이 기존의 fixed channel assignment, Maxavail, Q-learning-based dynamic channel assignment 채널 할당 기법들보다 효율적으로 채널을 할당한다. 또한, potential-based RL 기법이 기존의 강화 학습 알고리즘인 Q-learning, SARSA(0)에 비하여 최적 정책에 더 빠르게 수렴함을 실험적으로 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 감독 지식과 강화학습의 융합
4. Channel Allocation in Cellular Networks
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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