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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김호원 (Pukyong National University) 이원창 (Pukyong National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
71 - 77 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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강화학습은 주로 순차적인 의사 결정 문제에 적용되어 왔다. 특히 최근에는 신경망과 결합한 형태로 기존에는 해결하지 못한 분야에서도 성공적인 결과를 내고 있다. 하지만 신경망을 이용하는 강화학습은 현장에서 즉각적으로 사용하기엔 너무 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습이 쉬운 강화학습 알고리즘 중 하나인 Q-learning을 이용하여 이동 로봇의 경로를 생성하는 알고리즘을 구현하였다. Q-table을 미리 만드는 방식의 Q-learning은 명확한 한계를 가지기 때문에 실시간으로 Q-table을 업데이트하는 실시간 Q-learning을 사용하였다. 탐험 전략을 조정하여 실시간 Q-learning에 필요한 학습 속도를 얻을 수 있었다. 마지막으로 실시간 Q-learning과 DQN의 성능을 비교하였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 이론
Ⅲ. 시뮬레이션 및 결과
Ⅳ. 결론
References

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