Genetic Algorithm based Neural Network and Temporal Difference Learning: Janggi Board Game

유전자기반 신경회로망과 Temporal Difference학습: 장기보드게임

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.