전 방법으로 학습되지 않아, expirence replay를 끼워 넣었다. 한 state, action 세트를 학습하면 다른 케이스를 잘 학습하지 못했다. 대차가 뒤쪽에 들어간 경우 문제를 풀지 못해, 매 reset 시점 typeA 대차를 뒤쪽에 있을 확률을 키워 학습했지만 잘 안되었다. batch로 한 번에 여러 케이스를 학습해야 잘 되었다. 역시 누군가 뚫은 길을 가는게 쉽다. experience repaly로 한번에 1,000개씩 […]
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스토리지에 강화 학습을 적용했다. 스토리지 상황은 2개 열 * 3개 행 = 6개 셀을 가지고 있다. 처음 셀(X1/Y2, X2/Y2, X3/Y2)에만 대차를 넣고 뺄 수 있다. 스토리지7에서 스토리지3, 4, 5으로 대차를 이동할 때 putX라 하고, 스토리지 3, 4, 5에서 스토리지 6으로 대차를 이동할 때 getX라 했다. 스토리지 7에서 스토리지 6으로 바로 가는 조건을 getX3Y3로 했다. 종료 […]
PC를 거실에 설치하고 docker로 tensorflow를 설정했다. docker가 쉽고 간편하여 다 좋은데 그래픽 사용자 인터페이스를 지원하지 않는다. gym을 설정하기 어렵다. 찾다보니 다음 순서로 진행하면 동영상 파일을 만든다. 아직 맛만 보아 뭔지 잘 모르겠으나, 일단 에러없는 화면을 보니 안심된다. pip로 gym 관련 모듈 설치 python3-opengl 모듈 설치 xvfb 모듈 설치 jupyter notebook 설치 python에서 wrappers로 실행. jupyter […]