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선박항해 에이전트 개발을 위한 강화학습 알고리즘 분석

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dc.contributor.author박세길-
dc.contributor.author오재용-
dc.contributor.author김혜진-
dc.date.accessioned2021-12-08T08:40:37Z-
dc.date.available2021-12-08T08:40:37Z-
dc.date.issued20191128-
dc.identifier.urihttps://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/2474-
dc.description.abstract현재의 강화학습 알고리즘들의 성숙도를 고려하였을 때 모든 문제를 잘 풀 수 있는 만능 알고리즘을 찾기 보다는 풀고자하는 문제가 무엇이고 어떤 특징을 가지는지에 따라 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요함을 확인하였다. 강화학습 알고리즘에는 그동안 연구된 알고리즘들의 분류 기준도 다수일 만큼 많은 수의 알고리즘들이 존재한다. 따라서 효과적인 알고리즘 분석을 위해서는 큰 틀에서 알고리즘에 대한 분류 기준(예를 들어 가치기반 vs. 정책기반 등)을 바탕으로 알고리즘의 기본 특성을 파악하고 이러한 틀 안에서 세부 특성을 이해하려는 노력이 중요하다. 또한 알고리즘을 적용하려는 관점에서는 풀고자하는 문제의 특징을 정확히 파악하고 이를 바탕으로 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다. 특히 실제 세계에서의 문제는 잘 만들어진 환경에서의 문제 풀이가 아닌 만큼 보다 다양한 측면에서의 알고리즘 검토가 필요하다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.title선박항해 에이전트 개발을 위한 강화학습 알고리즘 분석-
dc.title.alternativeAnalysis of Reinforcement Learning Algorithms for Ship Navigation Agents-
dc.typeConference-
dc.citation.title2019년도 (사)해양환경안전학회 추계학술발표회-
dc.citation.volume1-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage28-
dc.citation.endPage28-
dc.citation.conferenceName2019년도 (사)해양환경안전학회 추계학술발표회-
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해양공공디지털연구본부 (해사디지털서비스연구센터)
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