복잡계망 모델을 사용한 강화 학습 상태 공간의 효율적인 근사

이승준; 엄재홍; 장병탁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승준 엄재홍 장병탁

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제6호

발행연도: 2009.6

수록면: 479 - 490 (12page)

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여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.

#강화 학습 #시간적 추상화 #성능 척도 #위상 특성 #복잡계망 모델 #평균 측지 거리 #Reinforcement Learning #Temporal abstraction #Measurement of efficiency #Topological property #Complex network model #Mean geodesic distance

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1. [학술지(정기간행물)] - Barto, A. G. / 2003 / Recent advances in hierarchical reinforcement learning / Discrete Event Systems Journal 13 : 41 ~ 77

2. [학술지(정기간행물)] - Sutton, R. S. / 1999 / Between MDPs and semi-MDPs: A framework for temporal abstraction in reinforcement learning / Artificial Intelligence 112 : 181 ~ 211

3. [학술대회논문] - Fritzke, B. / 1995 / A growing neural gas network learns topologies / In Proc. of the 7th Neural Information Processing Systems : 625 ~ 632

4. [학술지(정기간행물)] - Sutton, R. S. / 1996 / Reinforcement learning: A survey / Journal of Artificial Intelligence Research 4 : 237 ~ 285

5. [학술지(정기간행물)] - Watkins, C. J. / 1992 / Q-learning / Machine Learning 8 : 279 ~ 292

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