Design and Implementation of Othello game Based on Reinforcement Learning

강화학습에 기반한 모델로 게임의 설계 및 구현

최근 인공지능의 기법을 도입한 게임에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 신경망의 역 전파 알고리즘을 적용한 게임은 구현이 용이하고 학습이 완료되면 비교적 실행이 빨라서 많은 연구가 진행되고 있지만 기본적인 학습시간이 길고 최적화에 관한 문제점이 존재하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 기존의 역 전파 알고리즘과 강화학습의 Q-learning알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 비교 분석 하였다. 실험은 단순한 min-max 알고리즘과 각각 대결하여 승수 와 승율을 중심으로 비교하였고 실험의 결과는 강화학습의 알고리즘이 역 전파 알고리즘에 비하여 비교적 우수한 결과를 제시하였다.