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초록

영어

In multi-agent systems, How to coordinate the behaviors of the agents through learning is a very important problem. The most important problems in the multi-agent system are to accomplish a goal through the efficient coordination of several agents and to prevent collision with other agents. In this paper, we propose a novel approach by using hybrid learning strategy. It is used hybrid learning strategy to control the multi-agent system efficiently by using the spatial relationship among the agents. Through experiments, we can see approximate faster the goal then other strategies and avoids collision among the agents.

한국어

다중 에이전트 시스템에서 학습을 통해 여러 에이전트들의 행동을 어떻게 조절할 것인가는 매우 중요한 문 제이다. 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동을 통해 목표를 성취하는 것과 다른 에이전트들과 충돌을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 혼성 학습 전략을 제안하였다. 제안된 방법은 다중에이전트를 효율적으로 제어하기 위해 에이전트들 사이의 공간적 관계를 이용하였다. 실험을 통해 제안된 방법은 에이전트들과 충돌을 피하면서 에이전트들의 목표에 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
  1. 강화 학습
  2. 먹이 추적 문제
 Ⅲ. 혼성 학습 전략
 Ⅳ. 실험 및 결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 김병천 [ Byung-Chun Kim | 정회원, 국립한경대학교 컴퓨터웹정보공학과 ]
• 이창훈 [ Chang-Hoon Lee | 정회원, 국립한경대학교 컴퓨터웹정보공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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