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2022년 2학기 방송통신대 인공지능 중간과제물)맹목적 탐색과 경험적 탐색의 개념 탐색 알고리즘에서 고려할 수 있는 경로의 비용 및 평가함수 A* 알고리즘을 이용하여 다음 미로의


카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열
파일이름 :인공지능.hwp
문서분량 : 10 page 등록인 : sunnyfanta
문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 22.09.14 / 24.12.02
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본문일부/목차
목차

(1) (10점)
상태공간 탐색에 의한 문제풀이 방식에 대한 다음 질문에 답하라.

(가) 맹목적 탐색과 경험적 탐색의 개념을 설명하라.
(나) 탐색 알고리즘에서 고려할 수 있는 경로의 비용 및 평가함수에 대하여 설명하라.

(2) (20점)
A* 알고리즘을 이용하여 다음 미로의 입구(●, (0, 0) 위치)에서 출발하여 출구(▲, (4, 4) 위치)로 나오는 이동 거리가 가장 짧은 경로를 탐색하려고 한다. 이동은 상, 하, 좌, 우의 방향으로 1칸씩 할 수 있다고 가정한다.

(가) 이 문제를 해결하기 위한 평가함수를 정의하라.
(나) 이 문제에 대한 탐색트리 및 그 결과에 해당되는 이동 경로를 구하라. 탐색 트리의 각 노드에는 확장되는 순번과 평가함수 값을 표시하라(강의자료 32쪽 참고).

(3) 참고문헌


본문일부

(1) (10점)
상태공간 탐색에 의한 문제풀이 방식에 대한 다음 질문에 답하라.


(가) 맹목적 탐색과 경험적 탐색의 개념을 설명하라.

탐색에 사용되는 정보에 따라 맹목적 탐색과 경험적 탐색으로 구분된다.

맹목적 탐색(blind search)은 목표 노드에 대한 정보를 이용하지 않고 기계적인 순서로 노드를 확장하는 방법으로 매우 소모적인 탐색이다. 즉, 목표노드의 위치와는 무관한 순서로 노드를 확장한다. 맹목적 탐색은 노드를 확장하는 순서만 달라지는 경우가 많다. 맹목적인 탐색에는 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색, 균일비용 탐색 등이 있다.

경험적 탐색(heuristic search)은 목표 노드에 대한 경험적인 정보를 사용하는 방법으로 효율적인 탐색이 가능하다. 경험적 정보가 항상 참인 것은 아니지만, 대부분의 경우 잘 맞는 정보를 의미하므로, 이를 적절히 사용하면 보다 효율적으로 탐색이 가능해진다. 경험적 탐색에는 언덕오르기 탐색, 최적우선 탐색, A* 알고리즘 등이 있다.

(나) 탐색 알고리즘에서 고려할 수 있는 경로의 비용 및 평가함수에 대하여 설명하라.

맹목적 탐색의 깊이우선 탐색과 너비우선 탐색에서 노드의 확장은 생성된 순서에 따라 고정되고, 비용이라는 개념이 사용되지 않은 채 어떤 경로든 먼저 발견되는 것이 중요하다. 그러나 맹목적 탐색의 균일비용 탐색(uniform-cost search)은 가장 얕은 노드를 검색하는 것이 아니라 출발노드로부터의 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장시키는 방법이다. 균일비용 탐색에서는 출발노드로부터 경로비용이 최소인 노드가 먼저 확장되므로, 이 과정에서 발견된 목표노드는 최소 비용 경로라고 할 수 있다.

균일비용탐색에서 어떠한 노드 n을 확장시켜 개의 후계노드가 생성되었다면, ni의 경로비용은 다음과 같다.


참고문헌

이광형, 이병래(2018), 인공지능, 한국방송통신대학교출판문화원.
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