연구동향 분석

인공신경망과 유전 알고리즘을 이용한 팩맨 게임 강화학습

박진수 이호정 황두연 조수선 2020년

논문상세정보
인용/피인용
' 인공신경망과 유전 알고리즘을 이용한 팩맨 게임 강화학습' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Artificial neural network
  • Genetic algorithm
  • Pacman game
  • Reinforcement learning
  • simulator
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
598 0

0.0%

' 인공신경망과 유전 알고리즘을 이용한 팩맨 게임 강화학습' 의 참고문헌

  • 플레이어 행동예측을 위한 순차예측 알고리즘의 개선
    신용우 [2010]
  • 진화 알고리즘을 적용한 게임 난이도 조절
    엄상원 [2007]
  • 인공신경망과 유전알고리즘 기반의 쌍대반응표면분석에 관한 연구
  • 유전 알고리즘을 이용한 플레이어 적응형 몬스터 생성 기법
    김지민 [2017]
  • 유전 알고리즘을 이용한 로봇의 최적 경로 탐색 방법 연구
    박소영 [2018]
  • 유전 알고리즘과 신경망을 이용한 RPG 게임 캐릭터의 제어
    박종구 [2006]
  • 강화학습을 이용한 지능형 게임캐릭터의 제어
    신용우 [2007]
  • 강화 및 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 기반 함정 교전 시뮬레이션
    정찬호 [2012]
  • Routing Algorithm for Multiple Environment Using Genetic Algorithm
    J. N. Kim [2011]
  • Research Trends on Deep Reinforcement Learning
    S. Y. Jang [2019]
  • Reinforcement Learning :An Introduction
  • Genetic Algorithm for Game Monster Generation
    S. W. Park [2006]
  • Deep Reinforcement Learning Application in Aerospace Filed with Unity
    H. H. Lee [2019]
  • A Study on Pathfinding in Game Environment Using Genetic Algorithm and Neural Network
    D. H. Oh [2016]