동적 상태 진화 신경망에 기반한 팀 에이전트의 진화

김향화; 장동헌; 김태용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김향화 장동헌 김태용 (중앙대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제12권 제2호

발행연도: 2009.2

수록면: 290 - 299 (10page)

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진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.

#Game AI(게임 인공지능) #Neural Networks(신경망) #Genetic algorithm(유전자 알고리즘) #Evolutionary Artificial Neural Networks(진화 인공 신경망)

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1. [단행본] - Andrew Rollings / 2000 / Game Architecture and Design

2. [학술지(정기간행물)] - Kitano, H. / 1990 / Designing neural networks using genetic algorithms with graph generation system / Complex Systems 4 : 461 ~ 476

3. [학술지(정기간행물)] - Whitley, D. / 1990 / Genetic algorithms and neural networks, Optimizing connections and connectivity / Parallel Computing 14 : 347 ~ 361

4. [학술지(정기간행물)] - Liu, Y. / 1996 / A population-based learning algorithm which learns both architectures and weights of neural networks / Chinese Journal of Advanced Software Research 3 (1)

5. [학술지(정기간행물)] - Yao, X. / 1999 / Evolving artificial neural networks / Proceedings of the IEEE 87 (9)

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