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최근 진화 알고리즘을 이용하여 건축, 예술. 항공 기계 분야의 제품을 설계하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, Digenetics는 진화 체커 프로그램을 컴퓨터 전시회에서 공개하고 판매에 들어갔다 게임은 상업적으로도 가치가 높은 소프트웨어 산업분야의 중요한 영역이고, 인공지능 분야의 중요한 연구대상이다. 반면, 다양한 전문지식과 고속의 하드웨어만을 이용한 인공지능 구현의 한계로 인해 상업화되는데 어려움이 있었다. 진화 알고리즘은 개체의 우수성을 평가할 수 있는 방법만으로도 훌륭한 게임 플레이어를 생성해 낼 수 있어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 종분화의 일종인 크라우딩 알고리즘을 이용하여 다양한 체커 전략을 생성한 후 결합을 통해 일반 유전자 알고리즘을 이용한 전략에 비해 높은 성능을 냈다.

최근 진화 알고리즘을 이용하여 건축, 예술. 항공 기계 분야의 제품을 설계하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, Digenetics는 진화 체커 프로그램을 컴퓨터 전시회에서 공개하고 판매에 들어갔다 게임은 상업적으로도 가치가 높은 소프트웨어 산업분야의 중요한 영역이고, 인공지능 분야의 중요한 연구대상이다. 반면, 다양한 전문지식과 고속의 하드웨어만을 이용한 인공지능 구현의 한계로 인해 상업화되는데 어려움이 있었다. 진화 알고리즘은 개체의 우수성을 평가할 수 있는 방법만으로도 훌륭한 게임 플레이어를 생성해 낼 수 있어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 종분화의 일종인 크라우딩 알고리즘을 이용하여 다양한 체커 전략을 생성한 후 결합을 통해 일반 유전자 알고리즘을 이용한 전략에 비해 높은 성능을 냈다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• 최근 다양하게 연구되고 있는 진화를 이용한 게임 전략 생성의 일한으로 체커 게임의 전략을 진화를 통해 생성했다[4, 5]. 보다 나운 성능을 위해 종 분화 알고리즘을 이용하여 다양한 개체를 탇색하고 결합을 수행했다. 실험 결과 종 분화 전략의 결합은 일반진화를 통해 탄생한 개체에 비해 우수한 성능을 보였다.
• 二림 2는 진화알고리즘을 이용하여 탐색한 다양한 해들을 결합하는 아이디어를 모여준다. 본 논문은 Chellapilla와 Fog이이 제안한 보드 표현 방법과 신경망 구조를 바탕으로 종 분화 알고리즘을 적용하여 보 다 나은 성능을 유도하였다.
• 진화 알고리즘은 NIPD, 백가 몬, 체커 등 다양한 게임을 진화적으로 설계하기 위해 연구되고 있다. 본 논문은 진화알고리즘을 이용하여 체커게임 플레이어를 설계하고 종 분화 알고리즘을 이용하여 다양한 전략을 생성한 후 견합을 통해 보다 일반화된 플레이 어를 만들어 낸다. 즉, 진화 w 통해 탄생한 최고 개체만을 이용하는 것이 아니라 종 분화를 통해 다양한 개체의 생성을 유도한 후 이들의 협상은 통해 효과적인 전략생성을 유도한다.
• 크라우딩은 부모와 자식 중 유사한 개체를 제거하는 방법을 사용하여 종의 다양성을 유지한다[2]. 진화전략을 통해 생성된 최고의 전략과 종 분화를 통해 생성된 다양한 전략의 결합이 대전을 통해 상호 산의 성능을 비교한다. 종 분화를 통해 생성된 마지막 세대로부터 대 표가 체를 선택하여 결합하게 되는데, 대표 개체를 선택하기 위해 밀도에 기반한 클러스터링 방법이 이용된다[3】.

이론/모형

• 즉, 염색체는 실수로 표현되며, 선택과 돌연변。'만으로 진화한다. 반면 종 분화 진화알고리즘은 일반 유전자 알고리즘을 이용하여 진화하며 종 분화를 위해 크라우딩 알고리즘을 사용한다. 크라우딩은 부모와 자식 중 유사한 개체를 제거하는 방법을 사용하여 종의 다양성을 유지한다[2].

성능/효과

• 보다 나운 성능을 위해 종 분화 알고리즘을 이용하여 다양한 개체를 탇색하고 결합을 수행했다. 실험 결과 종 분화 전략의 결합은 일반진화를 통해 탄생한 개체에 비해 우수한 성능을 보였다.
• 표 1은 두 가지 서로 다련 체커 전략을 진화하기 위해 사용한 파라미터룰 뽀여주고, 표 2는 두 전략 간의 대전 결과를 보여준다. 실험 결과 종 분화된 전략의 연합이 일반 진화를 통해 생성된 전 資에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 볼 수 있다. 실험 결과로부터 유추할 수 있는 사항은 일반전략과 종 분화 전략의 대결은 일반전략에 비해 1:1의 상황인 경우 엇비슷하지만, 종 분화 전략을 결합한 경우 상당히 우수한 성적을 거둔다는 것을 알 수 있다.
• 실험 결과 종 분화된 전략의 연합이 일반 진화를 통해 생성된 전 資에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 볼 수 있다. 실험 결과로부터 유추할 수 있는 사항은 일반전략과 종 분화 전략의 대결은 일반전략에 비해 1:1의 상황인 경우 엇비슷하지만, 종 분화 전략을 결합한 경우 상당히 우수한 성적을 거둔다는 것을 알 수 있다.
• 신경망의 91개 입력에는 8개의 가로줄과 8개의 세로줄로 이루어진 보드의 일부분이 들어가게 된다. 즉, 3개의 가로줄과 3개의 세로줄로 이루어진 36개의 부분 보드, 4개의 가로줄과 4개의 세로줄로 이루어진 25개의 부분 보드, …, 8개의 세로줄과 8개의 가로줄로 이루어진 1개의 전체 보드를 합하면 36十25十16+9+ 4+1=91개가 된다. 그림 5는 보드의 부분 보드를 보여주며, 그림 6은 신경망의 구조를 보여준다.

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이 논문을 인용한 문헌

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