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학술저널
저자정보
양의홍 (홍익대학교) 강신진 (홍익대학교) 조성현 (홍익대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제19권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
61 - 70 (10page)
DOI
10.7583/JKGS.2019.19.6.61

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본 논문에서는 경영 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습을 적용하여 게임 에이전트들이 자율적으로 주어진 목표를 달성하는지를 확인하고자 한다. 본 시스템에서는 Unity Machine Learning (ML) Agent 환경에서 PPO (Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용하여 게임 에이전트가 목표를 달성하기 위해 자동으로 플레이 방법을 찾도록 설계하였다. 그 유용성을 확인하기 위하여 5가지의 게임 시나리오 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 게임 에이전트가 다양한 게임 내 환경 변수의 변화에도 학습을 통하여 목표를 달성한다는 것을 확인하였다.
#Reinforcement Learning(강화학습) #Proximal Policy Optimization Algorithm(근위정책 최적화알고리즘) #Game Agent(게임 에이전트)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템
4. 시뮬레이션 방법
5. 시뮬레이션 결과
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Sungpill Kim / 2016 / Deep Learning First Step / Hanbit Media :17~33 google schola 이태우 / 2018 / 강화학습을 이용한 1축 드론 수평 제어 / 멀티미디어학회논문지 21(2):250~260 dbpia Daniel R.Jiang / 2018 / Feedback-Based Tree Search for Reinforcement Learning / Journal of Korea Multimedia Society google schola 한정수 / 2011 / 정책 기울기 값 강화학습을 이용한 적응적인 QoS 라우팅 기법 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(2):93~100 dbpia 김종호 / 2005 / RLS 기반 Actor-critic 학습을 이용한 로봇이동 / 한국지능시스템학회 논문지 15(7):893~898 dbpia

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