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문제 정의
- 설계한다. 또한 각각의 적합도 함수는 모두 한 번의 게임이 끝났거나 혹은 일정한 시간동안 골이 나지 않을 경우 그 게임동안의 NEPlayer가 했던 행동들에 대한 평가의 누적치를 최종 적합도 값으로 매겨주도록 설계를 함으로써 NEPlayer가 골을 넣는데만 집착하지 않고 가능한 다양한 지능적인 행동을 하도록 하려는데 목적을 두었다.
- 본 논문에서 해결하고자 하는 축구 게임 NPC의 지능설계와 같은 경우는 스스로 학습과정을 통하여 진화를 하게 되는 경우로써 강화학습의 일련의 문제를 해결하는데 적합한 전방향 인공신경망의 진화 구조를 사용하고자 한다. 본 장에서는 전방향 인공신경망의 진화기법을 게임 NK:의 지능설계에 사용한 몇 가지 사례에 대하여 분석한디, .
- 본 논문에서는 Darwin Platform이 제공하는 홍팀과 청팀 5:5 로 구성된 축구 게임에서의 홍팀의 공격수 2명을 진화하고자 한다. 축구 게임중 청팀은 유한상태 머신으로 프리 프로그래밍 되어 홍팀의 공격수들의 진화를 돕는 역할을 하며 홍팀의 공격수들은 NEPlayer라는 이름을 가지고 제안하는 알고리즘인 동적 상태 진화 인공신경망알고리즘으로 진화를 하게 된다.
- 본 논문에서는 위에서 서술한 현재 게임 NPC 지능 설계에 존재하는 문제에 기반을 두고 기존의 진화하는 인공신경망에 기반한 동적 상태 진화 인공신경망 (Dynamic State Evolutionary Neural Networks- DSENNs)을 제안하고 이 기법을 경쟁성 축구 팀 게임에 접목 시켜 축구 게임 환경에 적합한 지능성 NPC를 구현 하고자 한다.
- 존재한다[5].이러한 시냅스 가중치의 진화과정과 평가과정에서의 연산량을 줄이고자 본 논문에서는 진화하는 과정에서 불필요하다고 판단되는 뉴런들 사이의 시냅스의 연결 상태를 변화시키는 방법을 통하여 진화과정과 평가과정에 필요한 연산량을 대폭 줄이는 단계적 시냅스 제거 진화 인공 신경망 알고리즘을 제안한다. 또한 본 장에서는 제안하는 알고리즘으로 진화하는 축구 팀 게 임 NPC를 NEPlayer라 하고 그 신경망 구조와 적합도 함수에 대하여서도 설명한다.
- 축구 팀 게임 환경에 적합한 NPC의 지능을 설계하기 위하여 본 논문에서는 동적 상태 진화 인공신경망 알고리즘을 제안하였다. 제안한 동적 상태 진화 인공신경망 알고리즘(DSENNs)은 NPC의 진화과정에서의 시냅스의 연결 상태를 동적으로 변화시킴으로써 Full-link 된 인공신경망을 진화 할 때보다 약 1/4 정도의 연산량을 줄여줄 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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