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학술저널
저자정보
성연식 (동국대학교) 조경은 (동국대학교) 엄기현 (동국대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2008.3
수록면
353 - 363 (11page)

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단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국, 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.
#Reinforcement Learning(강화학습) #Q-Learning(Q학습) #Multiagent System(다중에이전트) #Macro Actions(매크로 액션)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 학습 시간 단축 Q-값
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. R. Safavian / 1991 / A Survey of Decision Tree Classifier Methodology / IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 3 : 660 ~ 674 google schola 2. [학위논문] - C.J.C.H.Watkins / 1989 / Learning from delayed rewards / Ph.D. / Cambridge University google schola 3. [단행본] - M.Wooldrigde / 2002 / An Introduction to MultiAgent Systems / Wiley google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 정석일 / 2001 / 분포 기여도를 이용한 퍼지 Q-learning / 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 11 (5) : 388 ~ 394 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 성연식 / 2006 / 영향력 분포도를 이용한 Q-학습 / 멀티미디어학회논문지 9 (5) : 649 ~ 657 dbpia

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