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본 논문에서는 인공지능 오델로 게임 에이전트를 구현하기 위해 실제 프로기사들의 기보를 CNN으로 학습시키고 이를 상태의 형세 판단을 위한 근거로 삼아 최소최대탐색을 이용해 현 상태에서 최적의 수를 찾는 의사결정구조를 사용하고 이를 발전시키고자 강화학습 이론을 이용한 자가대국 학습방법을 제안하여 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 기보학습의 성능 평가 차원에서 가치평가를 위한 네트워크로서 기존의 ANN을 사용한 방법과 대국을 통한 방법으로 비교하였으며, 대국 결과 흑일 때 69.7%, 백일 때 72.1%의 승률을 나타내었다. 또한 본 논문에서 제안하는 강화학습 적용 결과 네크워크의 성능을 강화학습을 적용하지 않은 ANN 및 CNN 가치평가 네트워크 기반 에이전트와 비교한 결과 각각 100%, 78% 승률을 나타내어 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 게임 에이전트의 구성
Ⅲ. 게임 에이전트의 강화학습
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
전영진 / 2018 / ANN 기반 기보학습 및 Minimax 탐색 알고리즘을 이용한 오델로 게임 플레이어의 구현 / 전기학회논문지 67(12):1657~1664
D. Silver / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529:484~489
D. Silver / 2017 / Mastering the game of Go with-out human knowledge / Nature 550:354~359
Murray Campbell / 2002 / Deep Blue / Artificial Intelligence 134(1-2):57~83
M. Buro / 1997 / LOGISTELLO-A Strong Learning Othello Program / NEC Research Institute
D. Silver / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529:484~489
D. Silver / 2017 / Mastering the game of Go with-out human knowledge / Nature 550:354~359
Murray Campbell / 2002 / Deep Blue / Artificial Intelligence 134(1-2):57~83
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