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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 432 - 439 (8page)
이용수
초록· 키워드
This paper introduces deliberative behavior tree using utility theory. The proposed approach combine the strengths of behavior trees and utility theory to implement complex behavior of AI agents in an easier and more concise way. To achieve this goal, we devised and implemented three types of additional behavior tree nodes, which evaluate utility values of its own node or its subtree while traversing and selecting its child nodes based on the evaluated values. In order to validate our approach, we implemented a sample scenario using conventional behavior tree and our proposed deliberative tree respectively. And then we compared and analyzed the simulation results.
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목차
- ABSTRACT
- 1. 서론
- 2. 배경 이론
- 3. 확장된 행동트리 제안
- 4. 제안된 행동트리의 응용
- 5. 결론
- REFERENCE
참고문헌
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