경영 시뮬레이션 게임에서 PPO 알고리즘을 적용한 강화학습의 유용성에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 양의홍 | - |
dc.contributor.author | 강신진 | - |
dc.contributor.author | 조성현 | - |
dc.date.available | 2020-07-10T04:03:38Z | - |
dc.date.created | 2020-07-06 | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 1598-4540 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/2175 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 경영 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습을 적용하여 게임 에이전트들이 자율적으로 주어진 목표를 달성하는지를 확인하고자 한다. 본 시스템에서는 Unity Machine Learning (ML) Agent 환경에서 PPO (Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용하여 게임 에이전트가 목표를 달성하기 위해 자동으로 플레이 방법을 찾도록 설계하였다. 그 유용성을 확인하기 위하여 5가지의 게임 시나리오 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 게임 에이전트가 다양한 게임 내 환경 변수의 변화에도 학습을 통하여 목표를 달성한다는 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국게임학회 | - |
dc.title | 경영 시뮬레이션 게임에서 PPO 알고리즘을 적용한 강화학습의 유용성에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study about the Usefulness of Reinforcement Learning in Business Simulation Games using PPO Algorithm | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 강신진 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성현 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국게임학회 논문지, v.19, no.6, pp.61 - 70 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국게임학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 한국게임학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 19 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 61 | - |
dc.citation.endPage | 70 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002533748 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Reinforcement Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Proximal Policy Optimization Algorithm | - |
dc.subject.keywordAuthor | Game Agent | - |
dc.subject.keywordAuthor | 강화학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 근위저책 최적화알고리즘 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 게임 에이전트 | - |
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