2023년 1학기 방송통신대 인공지능 중간과제물)균일비용 탐색, 언덕오르기 탐색, A스타 알고리즘을 설명하고, 각 기법의 특성을 서로 비교하라 A스타 알고리즘을 이용하여 8퍼즐 문제를 풀이하려고 한다

소개

교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여
과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
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목차

1. 균일비용 탐색, 언덕오르기 탐색, A* 알고리즘을 설명하고, 각 기법의 특성을 서로 비교하라.
2. A* 알고리즘을 이용하여 8퍼즐 문제를 풀이하려고 한다. 초기상태와 목표상태는 다음 그림과 같다. 연산자는 교재 및 강의에서 정의한 빈칸을 상/하/좌/우로 한 칸씩 이동하는 네 개의 연산자를 사용하며, 어떠한 상태의 비용 역시 교재 및 강의에서처럼 목표상태와 비교하였을 때 지정된 위치에 존재하지 않는 조각의 수로 정의한다. 조각의 이동 횟수를 최소화하여 문제를 해결하기 위해 A* 알고리즘에 의해 탐색을 하는 과정을 나타내는 탐색트리를 구하라. 각각의 노드에 평가함수의 계산식 및 노드 확장 순서를 표시하라.
3. 참고문헌

본문내용

1. 균일비용 탐색, 언덕오르기 탐색, A* 알고리즘을 설명하고, 각 기법의 특성을 서로 비교하라.

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.

1) 균일비용 탐색

균일비용 탐색(uniform-cost search)은 가장 얕은 노드를 검색하는 것이 아니라 출발노드로부터의 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장시키는 방법이다.

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.