인공지능_중간과제물

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인공지능_중간과제물에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

: 과거 비용을 고려하지 않음
A* 알고리즘
g(N)+h^(N)을 동시에 고려(과거 비용도 고려)
언덕 오르기 탐색은 깊이 우선 탐색 기법에서 평가함수를 활용한 행태로 평가 함수 값을 증가(감소)시키는 방향으로 나가는 탐색 전략이다. 위의 표에 기재하였든 과거 비용을 고려하지 않기 때문에 h^(N) 함수만 사용하게 된다.
A* 알고리즘의 경우 모든 노드에 N에 대한 h(N) <= h(N)을 만족하는 h를 사용하는 A 알고리즘의 형태이다. 최적의 경로를 보장하는 조건. 즉, 출발 노드 S에서 목표 노드까지의 겨로가 존재하는 모든 형태의 그래프에 대해서 S부터 목표노드까지 최적의 경로를 항상 유도하는 알고리즘이다.
2.
(가) 이 문제를 해결하기 위한 평가함수를 정의하라.
A* 알고리즘을 사용하며 평가 함수는 다음과 같이 정의하며, 각 g(N)과 h^(N)을 사용한다.
f^(N) = g(N) + h^(N)
g(N) : 이동 횟수
h^(N) : 목표상태의 퍼즐과 비교했을 때 지정된 위치에 존재하지 않는 수.
(나) 이 문제에 대한 탐색트리 및 그 결과에 대항되는 이동 경로를 구하라. 탐색 트리의 각 노드에는 확장되는 순번과 평가함수 값을 표시하라.

키워드

한국방송통신대학교,   인공지능,   컴퓨터과학과,   방송통신대학교