인공지능 ) 각 지점간 도로의 거리를 나타내는 그림이고, 각 도시에서 목적지까지 도달하는 거리의 예측치로 사용

목차

(가) 상태공간 탐색으로 이 문제를 풀이하는 방법에 대하여 설명하라.
(나) A* 알고리즘으로 최단경로를 탐색하기 위한 평가함수를 정의하고, 이에 따른 탐색트리를 구하라. 각각의 노드에 평가함수의 계산식 및 노드 확장 순서를 표시하라(강의 3강 30번 슬라이드 참고).
(다) A* 알고리즘으로 최소시간 경로를 구하려고 한다. [그림3]은 각 도로의 평균시속이다. 각 지점에서 목표까지 도달하는 시간을 [그림2]의 직선거리를 평균시속 16km/h로 이동하는 것으로 예측하는 것으로 할 때, 최소시간 경로를 탐색하기 위한 평가함수를 정의하고, 이에 따른 탐색트리를 구하라.
(라) (나)의 방식이 최단경로를 탐색할 수 있는지에 대해 설명하라.
(마) (다)의 방식이 최소시간 경로를 탐색할 수 있는지에 대해 설명하라.

본문내용

(가) 상태공간 탐색으로 이 문제를 풀이하는 방법에 대하여 설명하라.

이 문제를 상태공간 탐색으로 풀이하기 전, 상태공간 탐색이란 무엇인지에 대해 설명해 볼 것이다. 상태 공간 탐색은 인공지능과 컴퓨터 과학에서 문제를 해결하는 기법 중 하나로, 가능한 모든 상태들의 공간을 탐색하여 문제의 해답을 찾아내는 방법을 말한다.
상태 공간 탐색은 다음과 같은 단계로 이루어진다:
1. 초기 상태 정의:문제를 해결하기 위한 시작점을 설정한다.
2. 목표 상태 정의:문제의 해결을 의미하는 상태를 정의한다.
3. 행동 집합 정의:각 상태에서 취할 수 있는 가능한 모든 행동을 정의한다.
4. 상태 전이 함수 정의:어떤 상태에서 특정 행동을 취했을 때 도달하는 새로운 상태를 정의한다.
5. 탐색 전략 결정:어떤 순서로 상태 공간을 탐색할지를 결정한다. 예를 들어, 깊이 우선 탐색(DFS), 너비 우선 탐색(BFS), A* 탐색 등이 있다.
상태 공간 탐색은 퍼즐 해결, 경로 찾기, 게임 플레이 등 다양한 문제를 해결하는데 사용될 수 있다. 이 방법은 특히 문제의 가능한 모든 해를 시스템적으로 탐색해야 할 때 유용하다.

참고자료

· 없음