현재 위치
Home
정규논문
카트-폴 균형 문제를 위한 실시간 강화 학습
On-line Reinforcement Learning for Cart-pole Balancing Problem
-
- 발행기관
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
-
- 간행물
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
-
- 통권
- 제10권 제4호 (2010.08)바로가기
-
- 페이지
- pp.157-162
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A128575
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The cart-pole balancing problem is a pseudo-standard benchmark problem from the field of control methods including genetic algorithms, artificial neural networks, and reinforcement learning. In this paper, we propose a novel approach by using online reinforcement learning(OREL) to solve this cart-pole balancing problem. The objective is to analyze the learning method of the OREL learning system in the cart-pole balancing problem. Through experiment, we can see that approximate faster the optimal value-function than Q-learning.
- 한국어
- Cart-pole 균형 문제는 유전자 알고리즘, 인공신경망, 강화학습 등을 이용한 제어 전략 분야의 표준 문제이다. 본 논문에서는 cart-pole 균형문제를 해결하기 위해 실시간 강화 학습을 이용한 접근 방법을 제안하였다. 본 논문의 목적은 cart-pole 균형 문제에서 OREL 학습 시스템의 학습 방법을 분석하는데 있다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 OREL 학습 방법은 Q-학습보다 최적 값 함수에 더 빠르게 접근함을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
1. 강화학습
2. Cart-pole 시스템
III. 실시간 강화학습
1. 학습기
2. 선택기
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌
키워드
Reinforcement Learning Q-learning Cart-pole Balaning Optimal value function저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
- 설립연도
- 2000
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2289-0238
- eISSN
- 2289-0246
- 수록기간
- 2001~2025
- 십진분류
- KDC 326 DDC 380
이 권호 내 다른 논문 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 제10권 제4호
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.