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문제 정의
- 강화학습으로 연구된 분야에는 상태공간의 문제, 캐릭터의 지능화의 문제가 있었는데, 상태공간의 효율적인 사용의 문제는 여러 논문에서 다루었다. 그러므로 본 논문에서는 캐릭터의 지능화를 다루고자 한다. 기존의 캐릭터의 지능화를 다룬 논문들은 서양 보드게임(Board game)인 오델로, 틱택토 등을 다루었으나[3,4] 본 논문에서는 줄고누게임을 다루고자 한다.
- 그러므로 본 논문에서는 캐릭터의 지능화를 다루고자 한다. 기존의 캐릭터의 지능화를 다룬 논문들은 서양 보드게임(Board game)인 오델로, 틱택토 등을 다루었으나[3,4] 본 논문에서는 줄고누게임을 다루고자 한다.
- 본 논문에서는 상대방 말과의 대국을 학습하는 인공지능을 구현한다.
- 본 논문에서는 이러한 단점을 없애기 위해, [Fig. 4] 와 같이 동일한 값들이 추출될 때, 미니맥스를 고려하여 유리한 방향으로 움직이도록 Q러닝 알고리즘을 개선하였다.
- 삼목놀이의 간단한 예에 미니맥스를 적용 해보자. 삼목놀이란, 3개의 말을 가지고 서로 한수씩 번갈아 대국한다.
가설 설정
- 여기서는 비공식적이지만 한 경기자의 한 행동을 그의 수(Move) 라 하자. 관습적으로 양의 숫자는 한 경기자에겐 이득으로, 음의 숫자는 상대방에서 이득이 있는 것으로 가정하자[9].
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