Thinkering Tinkering

이전 단계까지 진행하면서 state와 action은 이미 연결해 두었다. 이제 남은 것은 강화학습에서 가장 중요한 요소 중 하나인 보상 함수(reward)를 설계하는 일이다. reward는 에이전트의 행동이 목표하는 상태에 얼마나 가까운지를 알려주는 기준이며, 학습이 어떤 방향으로 진행될지를 결정한다. 결국 reward를 어떻게 설계하느냐에 따라 최종 학습 결과도 크게 달라진다. [Read More]

이전 글에서는 RealFlight Link를 통해 상태를 읽어올 수 있었다. 이제 한 단계 더 나아가서, 실제로 조종 신호(action)를 보내는 단계로 넘어간다. 이 단계를 통해 시스템은 단방향이 아니라, state와 action이 오가는 루프를 이루게 된다. [Read More]

이전 글에서는 RealFlight Link 포트를 확인하고 macOS에서 Windows의 RealFlight와 TCP 연결에 성공했다. 이제 시뮬레이터의 상태를 실제로 읽어오는 단계로 넘어가자. [Read More]

코딩테스트 문제 중에서 첫 인상이 무척 어려운 문제인데, 접근 방향을 바꾸면 깔끔하게 풀리는 문제들이 있다. 이번 글에서는 점프와 순간이동 문제를 이진수로 바라보는 탐욕 알고리즘 풀이를 소개한다. [Read More]

HoverPilot 프로젝트의 첫 단계로, 시뮬레이터의 상태를 읽어오거나 제어할 수 있는 환경을 구축해본다. 먼저, RealFlight Link를 통해 시뮬레이터와 통신하는 방법을 알아보자. [Read More]