강화학습 내 연계변수를 통한 전술방책 에이전트 구현Course of actions agents using successor features in reinforcement learning
최근 인공지능의 대두에 따라 워게임에서 적용되는 강화학습 기반의 전술방책 에이전트를 구현하기 위한 노력들이 이어지고 있다. 효과적인 전술방책 에이전트를 구현하기 위해서는 방책의 특징이 반영된 학습방법의 적용이 필요하다. 본 학위논문에서는 방책의 특징이 고려된 학습방법의 모습을 제시하고, 다중에이전트 보편적 연계변수 기반으로 한 새로운 구조를 제시하여 전술방책 에이전트를 구현할 수 있음을 확인한다.
- Advisors
- 정송researcher; Chong, Songresearcher
- Description
- 한국과학기술원 :김재철AI대학원,
- Publisher
- 한국과학기술원
- Issue Date
- 2023
- Identifier
- 325007
- Language
- kor
- Description
학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 김재철AI대학원, 2023.2,[iii, 20 p. :]
- Keywords
연계변수▼a전이학습▼a다중에이전트 강화학습▼a군사방책▼a워게임; Successor features▼aTransfer learning▼aMulti-agent reinforcement▼aMilitary course of actions▼aWar-game
- Appears in Collection
- AI-Theses_Master(석사논문)
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