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[A+ 레포트] 인공지능 - A 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.141. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제를 해결하는 효율적인 알고리즘으로, 시작 노드에서 목표 노드까지 가장 낮은 총 비용을 가지는 경로를 찾아낸다. 이 알고리즘은 각 노드에 대해 시작 노드로부터의 실제 비용과 해당 노드로부터 목표 노드까지의 추정 비용을 합한 값을 사용하여 비용을 계산한다. 이를 통해 효율적이고 정확한 탐색 결과를 제공한다. A* 알고리즘의 핵심은 휴리스틱 함수의 사용으로, 이 함수는 현재 노드로부터 목표 노드까지의 추정 거리를 계산하여 탐색 과정에서 선택할 노드를 결정하는 데 도움을 준다. 1. A* ...2025.01.14
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A* 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.131. A* 알고리즘의 원리와 작동 방식 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제에서 사용되는 효율적인 검색 알고리즘으로, 출발 지점에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 휴리스틱 함수를 결합하여 동작한다. 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 모든 노드까지의 최단 경로를 계산하는데 사용되지만 적지에 도달할 때까지 모든 노드를 탐색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 A* 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하여 목적지에 가까운 노드를 먼저 탐색한다. 휴리스틱 함수는 각 ...2025.01.13
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인공지능 ) 각 지점간 도로의 거리를 나타내는 그림이고, 각 도시에서 목적지까지 도달하는 거리의 예측치로 사용2025.01.251. 상태 공간 탐색 상태 공간 탐색은 인공지능과 컴퓨터 과학에서 문제를 해결하는 기법 중 하나로, 가능한 모든 상태들의 공간을 탐색하여 문제의 해답을 찾아내는 방법을 말한다. 이 문제를 상태 공간 탐색으로 풀이하기 위해서는 초기 상태, 목표 상태, 행동 집합, 상태 전이 함수, 탐색 전략 등을 정의해야 한다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 최단 경로를 탐색하기 위한 알고리즘으로, 평가함수 f(n) = g(n) + h(n)을 사용한다. g(n)은 시작점부터 현재 노드까지의 경로 비용, h(n)은 현재 노드부터 목표 지점까지의 ...2025.01.25
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인공지능 ) 균일비용 탐색 알고리즘 ) 언덕오르기 탐색 알고리즘 ) A 알고리즘 ) 알고리즘별 특성 비교 ) 문제 상황 정의 ) 탐색트리2025.05.131. 균일비용 탐색 알고리즘 균일비용 탐색(Uniform-Cost Search) 알고리즘이란 시작 상태에서 인접한 노드를 방문하고 그중에서 가장 비용이 적게 드는 상태를 선택한 다음 방문하지 않은 상태와 방문한 상태의 인접한 모든 상태에서 다음으로 가장 비용이 적은 상태를 선택하는 것을 반복하여 목표 상태에 도달하려고 시도하는 알고리즘이다. 균일비용 탐색은 상당히 효율적인 방법이지만 특정 문제에서는 무한 루프에 빠질 수 있다는 단점이 존재한다. 2. 언덕오르기 탐색 알고리즘 언덕 오르기 탐색(Hill-Climbing Search) ...2025.05.13
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인공지능 ) a-h 지점을 연결하는 도로망에서 각 지점간 도로의 거리를 나타내는 그림, 각 지점에서 목적지인 h까지의 직선거리로, 각 도시2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색의 경우 탐색의 구성요소를 명확하게 하는 것으로부터 시작한다. 우선 초기 상태를 정의해야 하며, 목표 상태를 정의한다. 정의가 완료되면, 초기 상태 노드부터 노드를 확장해 나가면서 목표 노드까지 도달하는 경로를 연산자를 활용하여 탐색하면 된다. 2. A* 알고리즘을 이용한 최단경로 탐색 A* 알고리즘을 활용하여 최단 경로를 탐색하기 위해서는 평가함수를 정의해야 한다. 평가함수는 출발 노드에서 특정 노드 n까지 도달하는데 필요한 '실제 경로 비용'과 특정 노드 n부터 목표 노드까지 도달하는데 필요한 '...2025.01.25
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방송통신대학교(방통대) 인공지능 중간과제물 평가 30점 만점 받은 리포트2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색으로 이 문제를 풀이하려면 먼저 문제의 상태를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하고 적절한 탐색 알고리즘을 적용해야한다. 이를 위해서는 문제의 상태를 표현할 수 있는 적합한 자료구조를 선정하고, 탐색 알고리즘을 결정하여 구현해야한다. 2. 자료구조 간선 상태 표현에 주로 쓰이는 자료구조는 인접리스트와 인접 행렬 등이 있다. 인접 리스트는 각 지점 별로 이동 가능한 다른 지점들의 정보를 리스트 형태로 저장하는 자료구조다. 인접 행렬은 2차원 배열 형태로 각 지점 간의 거리(또는 연결 상태)를 저장하...2025.01.25
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행동경제학 보고서2025.01.231. 인간의 합리성 행동경제학은 인간이 항상 합리적으로 행동하지 않는다는 것을 보여준다. 최후통첩 게임 실험을 통해 인간은 자신의 이익을 극대화하기 위해 행동하지 않고, 공정성을 선호하는 현상을 보인다는 것을 알 수 있다. 또한 매몰비용과 제한된 합리성으로 인해 인간은 '만족 추구자'가 되며, 때로는 합리적 판단을 포기하는 경향이 있다. 2. 행동경제학의 역사 행동경제학의 역사는 18세기 애덤 스미스의 국부론과 도덕 감정론으로 거슬러 올라간다. 20세기 초반 다시 주목받았고, 1958년 공식적으로 용어가 사용되었다. 1978년 하버...2025.01.23
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[컴퓨터과학과]인공지능_중간과제물2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 상태(노드)를 탐색하고, 목표 상태에 도달하는 경로를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 문제를 풀이하는 과정은 초기 상태를 설정하고 목표 상태에 도달하게끔 연산자를 찾는 과정으로, 비용을 고려하여 트리 등의 그래프를 이용해 구할 수 있습니다. 범위가 크면 클수록 드는 비용이 방대해 진다는 특징이 있어 최대한 정보를 가진 상태에서 범위를 좁히는 것이 중요합니다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 탐색 알고리즘이며 평가함수를...2025.01.25
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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 중간과제(만점취득)2025.01.241. 상태공간 탐색 이 문제는 상태공간 탐색 기법을 사용하여 해결할 수 있다. 초기 정점(S)은 (0,0)이고 목표 정점(T)는 (4,4)이다. 미로를 탐색하는 과정에서 선택해야 하는 점을 분기점이라고 하며, 이 분기점들을 표기하면 그림1과 같다. 깊이 우선 탐색(depth-first search)과 너비 우선 탐색(breadth-first search)을 적용하여 상태공간 트리를 구축하고 최단 경로를 찾을 수 있다. 2. 언덕오르기 탐색 언덕오르기 탐색은 현재 노드의 후임자 중에서 가장 좋은 값이 현재 자신보다 좋으면 그곳으로 이...2025.01.24
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프로스펙트 이론과 마케팅 시사점2025.01.191. 프로스펙트 이론 프로스펙트 이론은 1979년 다니엘 카너먼과 암스 터버스키에 의해 제안된 이론으로, 소비자의 행동을 예측하기 위해 손실과 이득을 다르게 인식하는 인간의 심리적 특성을 분석하는 이론입니다. 프로스펙트 이론은 기존의 기대효용 이론과 달리, 소비자가 객관적인 가치보다는 주관적인 가치를 기준으로 판단하며, 참고점에 따라 손실과 이득을 구분하고, 비선형적인 가중치 함수를 사용하여 확률을 평가한다는 가정을 합니다. 2. 프레이밍 효과 프레이밍 효과란 동일한 정보를 다른 방식으로 표현함으로써 소비자의 인식과 판단을 변화시키...2025.01.19
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