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사례 기반 결정 이론을 융합한 포텐셜 기반 강화 학습
Potential-based Reinforcement Learning Combined with Case-based Decision Theory
- 김은선;
- 장형수
초록
본 논문에서는 다수의 강화 학습 에이전트들의 학습 결과 및 Expert의 지식을 하나의 학습 알고리즘으로 융합하는 강화학습인 “potential-based” reinforcement learning(RL)기법에 불확실한 환경에서의 의사결정 알고리즘인 Case-based Decision Theory(CBDT)를 적용한 “RLs- CBDT”를 제안한다. 그리고 테트리스 실험을 통하여 기존의 RL 알고리즘에 비해 RLs-CBDT가 최적의 정책에 더 빠르게 수렴하는 것을 보인다.
키워드
Potential-based 강화학습; Sarsa(0); 사례 기반 결정 이론; 테트리스 문제; Potential-based RL; Sarsa(0); Case- based Decision Theory; Tetris problem
- 제목
- 사례 기반 결정 이론을 융합한 포텐셜 기반 강화 학습
- 제목 (타언어)
- Potential-based Reinforcement Learning Combined with Case-based Decision Theory
- 저자
- 김은선; 장형수
- 발행일
- 2009-12
- 권
- 15
- 호
- 12
- 페이지
- 978 ~ 982