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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장우성 (연세대학교) 김종규 (연세대학교) 이수홍 (연세대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
142 - 145 (4page)

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In this study, reinforcement learning is conducted on the swing and iron rod movement robots operated by the EV3 controller. There are two methods of performing. First, an operation in EV3 itself. Second, the local desktop acts as a client to exchange state and action values with each other through socket communication with a server built in EV3. On the other hand, for the two similar tasks, the swing and the iron bar, the swing robot applied relatively latest SAC (soft actor critic) algorithm that is applicable to the continuous action space. However, for iron rod robots, the problem was approached in a different way, viewed as a discrete action space problem, and applied Q-learning, an early reinforcement learning algorithm. At these two cases, the states, actions, and reward values for actions were defined in different ways. As a result, it was confirmed that the iron rod robot with Q learning converged in a short time and climbed high while riding the iron rod well. On the other hand, although the swing robot used the latest SAC algorithm, which is known to be relatively robust in learning convergence, the convergence property was not guaranteed within a short learning time. Accordingly, in this study, it was concluded that the latest algorithms do not always show good results, and that it is effective in reinforcement learning to appropriately reduce the dimensions of the problem into a discontinuous space depending on the situation.
#강화학습(Reinforcement Learning) #큐 러닝(Q-learning) #소프트 액터 크리틱( SAC) #이브이3(EV3) #진자운동(Pendulum Motion) #연속공간(Continuous Space) #불연속공간(Discontinuous Space)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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