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액터-크리틱 퍼지 강화학습을 이용한 기는 로봇의 제어Control of Crawling Robot using Actor-Critic Fuzzy Reinforcement Learning
- Other Titles
- Control of Crawling Robot using Actor-Critic Fuzzy Reinforcement Learning
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- Fuzzy Model; Actor-Critic Method; RLS-NAC; Crawling Robot; 퍼지 모델; 액터-크리틱 방법; RLS-NAC; 기는 로봇; Fuzzy Model; Actor-Critic Method; RLS-NAC; Crawling Robot
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.19, no.4, pp.519 - 524
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 19
- Number
- 4
- Start Page
- 519
- End Page
- 524
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 최근에 강화학습 기법은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌어왔다. 강화학습 관련 연구에서 가장 유력하게 사용되어 온 방법들로는 가치함수를 활용하는 기법, 제어규칙(policy) 탐색 기법 및 액터-크리틱 기법 등이 있는데, 본 논문에서는 이들 중 연속 상태 및 연속 입력을 갖는 문제를 위하여 액터-크리틱 기법의 틀에서 제안된 알고리즘들과 관련된 내용을 다룬다. 특히 본 논문은 퍼지 이론에 기반을 둔 액터-크리틱 계열 강화학습 기법인 ACFRL 알고리즘과, RLS 필터와 NAC(natural actor-critic) 기법에 기반을 둔 RLS-NAC 기법을 접목하는 방안을 집중적으로 고찰한다. 고찰된 방법론은 기는 로봇의 제어문제에 적용되고, 학습 성능의 비교로부터 얻어진 몇 가지 결과가 보고된다.
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