학술논문
기계학습 알고리즘 기반의 인공지능 장기 게임 개발
이용수 79
- 영문명
- Development of Artificial Intelligence Janggi Game based on Machine Learning Algorithm
- 발행기관
- 한국IT서비스학회
- 저자명
- 장명규(Myeonggyu Jang) 김영호(Youngho Kim) 민동엽(Dongyeop Min) 박기현(Kihyeon Park) 이승수(Seungsoo Lee) 우종우(Chongwoo Woo)
- 간행물 정보
- 『한국IT서비스학회지』한국IT서비스학회지 제16권 제4호, 137~148쪽, 전체 12쪽
- 주제분류
- 경제경영 > 경영학
- 파일형태
- 발행일자
- 2017.12.31
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국문 초록
영문 초록
Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo.
Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine
learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence
Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with
accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert’s game data, which can reflect abundant real game results.
Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third,
we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the
learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study
is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently
being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of
more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.
목차
1. 서 론
2. 관련 연구
3. 시스템 설계
4. 시스템 구현
5. 결론 및 향후 연구
키워드
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참고문헌
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