Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2002.11a
  • /
  • Pages.369-372
  • /
  • 2002
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

A Study on Reinforcement Learning of Behavior-based Multi-Agent

다중에이전트 행동기반의 강화학습에 관한 연구

  • 도현호 (경희대학교 전자계산공학과) ;
  • 정태충 (경희대학교 전자계산공학과)
  • Published : 2002.11.15
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

다양한 특성들을 가지고 있는 멀티에이전트 시스템의 행동학습은 에이전트 설계에 많은 부담을 덜어준다. 특성들로부터 나오는 다양한 행동의 효과적인 학습은 에이전트들이 환경에 대한 자율성과 반응성을 높여준 수 있다. 행동학습은 model-based learning과 같은 교사학습보다는 각 상태를 바로 지각하여 학습하는 강화학습과 같은 비교사 학습이 효과적이다. 본 논문은 로봇축구환경에 에이전트들의 행동을 개선된 강화학습법인 Modular Q-learning을 적용하여 복잡한 상태공간을 효과적으로 나누어 에이전트들의 자율성과 반응성을 높일 수 있는 강화학습구조를 제안한다.

Keywords