(방송통신대 인공지능 중간과제물)A스타 알고리즘의 주요 개념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 설명하고 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 설명하라 등

소개

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목차

1. A* 알고리즘의 주요 개념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 설명하고, 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 설명하라.

2. A* 알고리즘을 이용하여 최단길이 경로를 구하는 과정을 보여주는 탐색트리를 구하라. 평가함수는 [그림2]를 예측비용으로 하여 정의하고, 탐색 트리의 각 노드에는 확장되는 순번과 평가함수 값을 표시하라.

3. 참고문헌

본문내용

탐색 알고리즘에는 맹목적인 탐색과 경험적인 탐색이 있다. 맹목적 탐색(Blind Search)은 목표 노드에 대한 정보를 이용하지 않고 기계적인 순서로 노드를 확장하는 방법으로 매우 소모적인 탐색이다. 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 효일적인 탐색이 가능하다. 경험적 탐색에는 언덕오르기 탐색, 최적우선 탐색, A* 알고리즘 등이 있다.

균일비용 탐색(Uniform-cost Search)은 가장 얕은 노드를 검색하는 것이 아니라 출발노드로부터의 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장시키는 방법이다. 즉, 균일비용 탐색은 경로 비용 g(n)이 가장 낮은 노드를 확장한다. 깊이우선 탐색과 너비우선 탐색은 노드의 확장은 생성된 순서에 따라 고정되고, 비용이라는 개념이 사용되지 않은 채 어떤 경로든 먼저 발견되는 것이 중요하다. 그러나 균일비용 탐색에서는 출발노드로부터 경로비용이 최소인 노드가 먼저 확장되므로, 이 과정에서 발견된 목표노드는 최소 비용 경로라고 할 수 있다.

참고자료

· 이광형, 이병래(2018), 인공지능, 한국방송통신대학교출판문화원.
· 천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
· 스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍.