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UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링

Reinforcement learning packet scheduling using UCB

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호, 2019 Jan. 16, 2019년, pp.45 - 46  

김동현 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  김민우 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  김경태 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ,  윤희용 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 Upper Confidence Bound (UCB)를 이용한 효율적인 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 e-greedy 등 강화학습의 보상을 극대화 할 수 있는 행동을 선택하는 것과 다르게, 제안된 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법은 각 상태에서 행동을 선택한 횟수를 추가적으로 고려한다. 이는 보다 효율적인 강화학습의 탐구(Exploration)를 가능케 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy 및 softmax를 기반으로 한 패킷 스케줄링 기법에 비해 정확도 측면에서 향상된 정확도를 보인다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 강화학습에서의 다양한 행동 선택 방법 중 UCB 기법을 이용한 패킷 스케줄링에 대한 연구를 진행하였다. 강화학습에 서의 가장 큰 요점은 Exploitation과 Exploration의 균형을 맞추는 것인데, UCB는 선택된 횟수가 적은 행동을 선택함으로써 Exploration한다.
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