Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정보(교육부)의 재원으로 한국연구재단 4단계 두뇌한국(BK)21 사업 대학원 혁신지원을 받아 수행된 연구임.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2022.01a
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- Pages.333-334
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- 2022
Implementation Fighting Game AI using Reinforcement Learning
강화학습을 이용한 대전 격투 게임 AI 구현
- Shin, Hee-Sang (Dept. of Software Convergence Engineering, Inha University) ;
- Park, Seung-Bo (Dept. of Software Convergence Engineering, Inha University)
- Published : 2022.01.12
Abstract
본 논문에서는 대전 격투 게임에서의 AI 개발을 위한 강화학습 사용 방법을 제안한다. 이 방법은 학습 모델에 상대방의 다양한 패턴을 학습시켜 적은 코드로 효율적인 AI 개발을 할 수 있어 개발 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 이 방법은 복잡한 코드를 추가 또는 제거할 필요 없이 보상과 액션을 조정하여 다양한 종류의 AI를 원하는 만큼 생성할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Unity 사에서 제공하는 머신러닝 툴인 ML-Agents를 활용하여 강화학습을 통한 대전 격투 게임 AI의 가능성을 보인다.