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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제2호
- 발행연도
- 2011.2
- 수록면
- 108 - 113 (6page)
이용수
초록· 키워드
컴퓨터 체스 등에서 보드 형세를 평가하기 위해 소개되었던 위치 평가 함수는 컴퓨터 게임의 인공지능 캐릭터의 전술적 행동을 결정하는 기반 요소로 이용될 수 있다. 위치 평가 함수는 여러 특성들의 가중치 합으로 정의되는데 특성의 중요도를 적절히 반영하도록 가중치를 정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 감독학습 방법을 이용하여 위치 평가 함수의 가중치를 학습한다. 가중치 학습은 현재의 가중치로 계산된 출력과 목표값의 차를 최소화하는 단층 퍼셉트론의 학습 규칙을 응용하고 이 갱신 방법의 수렴에 대해 증명한다. 시뮬레이션에서는 학습에 의해 가중치가 자동적으로 설계자의 의도에 맞게 수정됨을 보여줄 뿐 아니라 학습된 위치 평가 함수를 전술 요소를 반영한 경로찾기에 응용할 수 있음을 보여준다.
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#인공지능 캐릭터
#전술적 행동
#기계 학습
#위치 평가 함수
#Computer Game
#AI character
#Tactical Behavior
#Machine Learning
#Position Evaluation Function
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 위치 평가 함수의 학습
- 4. 시뮬레이션 결과
- 5. 결론 및 향후 연구
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-569-004321734
