인공지능 2025년 1학기 방송통신대 중간과제물)A스타 알고리즘의 탐색 방법의 개념 평가함수 특성 등에 대하여 설명하라 탐색트리를 구하고 각각의 노드에 평가함수의 계산식 및 노드 확장 순서 네 개의 연산자 추가 등

소개

- 2025년 신규교재와 강의를 중심으로 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 상세하게 작성하였습니다.
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과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!

목차

A* 알고리즘에 대한 다음의 내용을 작성하라.

(가) A* 알고리즘의 탐색 방법의 개념, 평가함수, 특성 등에 대하여 설명하라.

(나) <그림 1>의 8-퍼즐 문제를 A* 알고리즘으로 풀이하려고 한다. 탐색의 목표는 빈칸의 이동 횟수가 최소인 풀이를 찾는 것이다. 교재 및 강의에서 정의한 빈칸을 상/하/좌/우로 한 칸씩 이동하는 네 가지 연산자를 사용한다. 탐색트리를 구하고, 각각의 노드에 평가함수의 계산식 및 노드 확장 순서를 표시하라.

(다) (나)에서 사용한 네 개의 연산자와 함께 <그림 2>와 같이 빈칸을 상/하/좌/우로 두 칸 이동하여 두 개의 퍼즐 조각을 한꺼번에 밀어 움직이는 네 개의 연산자를 추가로 사용하려고 한다. 두 유형의 연산자 모두 1회의 이동으로 계산한다. 탐색트리를 구하고, 각각의 노드에 평가함수의 계산식 및 노드 확장 순서를 표시하라.

(라) (나)와 (다)의 풀이 방식이 이동 횟수가 최소인 해를 구할 수 있는지에 대해 고찰하라.

(마) 참고문헌

본문내용

A* 알고리즘에 대한 다음의 내용을 작성하라.

(가) A* 알고리즘의 탐색 방법의 개념, 평가함수, 특성 등에 대하여 설명하라.

일반적으로 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.

A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 알고리즘이다. 최적우선 탐색에서는 오직 목표 노드와의 차이 만을 고려한다. 그러나 시작 노드에 멀어지게 되면 그만큼 비용이 더 드는 것이므로 경로의 비용도 평가함수에 추가시킬 수 있다. 탐색의 궁극적 목표는 최소 비용의 경로를 찾는 것이므로, 노드의 평가함수는 다음과 같이 정의된다.

참고자료

· 이광형, 이병래(2025), 인공지능, 한국방송통신대학교출판문화원.
· 스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍.