인공지능

소개글

인공지능에 대한 보고서 자료입니다.

목차

인공지능 레포트

1. Let’s consider the following agents:
2. (40 pts) Give the initial state, goal test, successor function, and cost function for each of the following. Choose a formulation that is precise enough to be implemented.
3. (35 pts) Given the search tree in our class slide, indicate the nodes that are explored in the order they are explored with each of the search methods as follows:

본문내용

탐색 후 다음 레벨로 넘어간다)
A L C D Q F G M S J V B H N P E *R*
B. Depth-first search
(다음 레벨이 있으면 왼쪽노드부터 다음레벨로 넘어가고 다음레벨이 없으면 같은 레벨에서 오른쪽노드로 넘어간다)
A L Q B H T X K *W*
C. Iterative deepening search
(limlit=level로 현재 level에 해당하는 노드들과 연결된 이전 level의 노드부터 순서대로 검색한다)
limit=0 A
limit=1 A L C　D
limit=2 A L Q F G　M C S D J V
limit=3 A L Q B H N F G P M C S E D J *R*
D. A*
(실제거리+직선거리를 이용하여 같은 레벨부터 가장 작은 값부터 큰값 순으로 검색하고 같은 레벨을 다 검색하면 다음 레벨로 넘어간다)
A C L D S Q V F J G M *R*
E. Iterative deepening A*
(첫 limit는 루트의 f(n)값이며, 다음 level로 넘어가서 현재 level에서 limit보다 작은 f(n)값을 가지는 노드를 검색한다, 검색은 깊이우선으로 하며 다음 limit의 값은 현재 limit보다 큰 f(n)중 가장 작은 값으로 한다)
limit=10 A L C
limit=13 A L C S D
limit=15 A L Q H C S D
limit=16 A L Q H C S E D V
limit 17 A L Q H T U F C S E D V
limit=21 A L Q H T U F C S E D J *R*
F. Recursive best-first search
(상한값보다 작은 값이 있으면 상한값은 유지하며 그 노드로 가고 같을 경우 상한값은 그 다음 값으로 올리고 그 노드로 간다. 상한값보다 다 크면 상한값을 올린다. 이동시 노드는 루트에 가까운 노드가 우선이다. 다음 상한값은 검색한 노드 중에서 현재 상한값보다 큰 f(n)의 값으로 한다.
A(∞) C(9) L(13) D(13) S(15) Q(16) H(16) U(16) V(16) E(17) F(17) T(21) J(23) *R*
G. Hill climbing
(루트에서 다음 노드를 f(n)이 가장 작은 값으로 지정하여 그 노드에 연결된 다음 노드로 계속 간다. 더 이상 갈 노드가 없는데 goal을 찾지 못하거나 노드 이동 중 goal을 찾으면 끝난다.)
A C S E
답을 찾을 수 없다

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