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저자정보
김윤서 (경기대학교) 조수희 (경기대학교) 권령구 (경기대학교) 권기현 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
878 - 882 (5page)

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테트리스의 환경은 행동을 하는 즉시 보상을 획득할 수 있는 것이 아닌, 한 행에 블록을 모두 채운 후 해당 줄을 지워야 보상을 받는 특이한 보상 구조를 가지고 있다. 인공지능 분야에서 활용되는 강화 학습 알고리즘인 A2C(Advantage Actor-Critic)와 DQN(Deep Q-Network) 두 알고리즘의 구성 요소와 작동 원리에 대해 분석하고 각 알고리즘의 장단점을 알아본다. 이후 알고리즘의 구조적인 차이를 획득하는 보상을 분석하여 두 알고리즘의 성능을 비교한다. 이 실험을 통해 이산적이고 임의적인 환경에서 A2C 알고리즘과 DQN 알고리즘 중 어떤 알고리즘이 더 우수한 성능을 보이는지 분석을 수행했다. 실험 결과 시간적인 측면에서 DQN 알고리즘이 더 강점을 보였지만, 획득한 보상을 분석해보았을 때 A2C 알고리즘이 더 높은 보상 값을 보여주었다.
#Reinforcement learning #a2c algorithm #DQN algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 실험 환경 구성 및 연구 방법
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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