Deep Reinforcement Learning with its Application to Optimization
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| Deep Reinforcement Learning with its Application to Optimization | |
|---|---|
| 제안자 | |
| 자문교원 | 이두석 |
| 연도 | 2017 |
| 타입 | A형 과제 |
| 코스 | 장영실 |
| 매칭여부 | |
| 참여학생수 | |
| 소개동영상 | |
제안 배경
과제 목표
알파고에 사용된 Deep Reinforcement Learning 알고리즘을 이용하여,TSP(traveling salesman problem) 등의 최적화 문제 풀이에 이용한다.
과제 내용
□ Deep Reinforcement Learning 방법론에 대한 검토
- Reinforcement Learning(강화학습)에 대한 이해: Markov Decision Process, Discounted Future Reward, Q-Learning 등
- Deep Q Network
- Deep Q-learning Algorithm
- 알파고 알고리즘 이해하기
□ Optimization 풀이에 적용
- TSP(traveling salesman problem) 등의 complexity가 높은 optimization 문제의 Reinforcement Learning 문제로의 구성
- 성능 비교
