• 제목/요약/키워드: 근위정책 최적화알고리즘

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경영 시뮬레이션 게임에서 PPO 알고리즘을 적용한 강화학습의 유용성에 관한 연구 (A Study about the Usefulness of Reinforcement Learning in Business Simulation Games using PPO Algorithm)

  • 양의홍;강신진;조성현
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.61-70
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    • 2019

  • 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.

  • https://doi.org/10.7583/JKGS.2019.19.6.61 인용 PDF KSCI