Intelligent Decision-Making and Control with Reinforcement Learning
연구 내용
환경으로부터 상태·보상을 모델링하고 강화학습을 통해 의사결정 정책을 학습하는 연구
본 연구는 강화학습을 기반으로 상태-행동-보상 구조를 정의하고, Neural Network 기반의 정책 또는 가치 함수를 학습하여 의사결정 성능을 확보하는 데 목적이 있습니다. 학습의 안정성을 위해 탐색 전략, 학습률과 배치 구성 같은 학습 절차를 체계적으로 설계하고, 결과의 일반화를 위해 시뮬레이션 또는 검증 환경에서 성능을 점검합니다. 이를 통해 다양한 응용 시나리오에서 목표를 충족하는 제어와 의사결정을 구성하는 기술을 탐구합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
0편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 강화학습의 문제 형식을 상태공간과 보상함수로 구체화하고, 행동 선택이 학습에 미치는 영향을 분석하는 절차를 수립합니다. 이후에는 정책 기반 또는 가치 기반 접근을 중심으로 모델 구조와 학습 파라미터를 조정하여 수렴 특성과 재현성을 개선하는 방향으로 진행합니다. 최근에는 학습된 정책을 실제 적용 맥락에 맞게 평가하고, 시스템 제약을 고려한 의사결정 흐름으로 확장하는 연구를 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.