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    강화학습은 에이전트의 경험을 통한 학습으로 다양한 분야에 활발히 사용되고 있으나 불확실성이 높은 고차원의 문제에서는 성능적 한계를 가진다. 실제 환경 문제와 더불어 단일 에이전트에 비해 상대적으로 전략 공간이 크고 복잡한 다중 에이전트 환경은 효율적인 학습 알고리즘을 필요로 한다. 경쟁적 구조를 통한 자가 학습은 습득하는 경험의 다양화를 이점으로 가져 학습 성능을 향상 시키고, 소요 시간을 단축시켜 해결책으로 제시되었다. 본 논문은 효율적인 자가 학습 개발을 위한 Self-pl ... 전체 초록 보기

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