최호빈, 임현교, 황규영, 한연희,

Journal of Advanced Technology Research, Vol. 5, No. 2, pp. 19-23, 12월. 2020
10.11111/JATR.2020.5.2.019, Full Text:
Keywords: 강화학습, 강화학습 환경, 다중 에이전트
Abstract

최근 AI 기술은 사회 전반에 걸쳐 다양한 곳에 적용되고 있다. 컴퓨팅 성능의 지속적인 향상을 토대로 AI 기술의 발전은 점점 가속화될 것이며 인간의 삶에 더욱 빠르게 스며들 것이다. AI 기술 중 강화학습은 실세계의 문제를 표현하고 해결하기에 적합하다. 실제로, 실세계의 문제를 해결할 수 있는 강화학습 연구가 활발히 이루어지고 있으며 수많은 강화학습 알고리즘과 환경이 쏟아지고 있다. 강화학습 환경들은 각각 서로 다른 문제를 표현하므로 알고리즘을 해당 표현 방법에 맞게 작성하여야 한다. 그러므로, 사용할 강화학습 환경에 대해 자세히 알 필요가 있다. 본 논문에서는 무료로 공개된 여러 강화학습 환경에 대해 그림과 함께 소개하며 그 특징들을 나열한다. 특히, 다중 에이전트 강화학습 환경을 주로 설명하며 끝에는 소개한 강화학습 환경들의 비교 분석 표를 제시한다.

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