방송대 인공지능 중간과제 공통형(2022)

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목차

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본문내용

(1)
(가) 맹목적 탐색은 목표노드에 대한 정보를 사용하지 않고 미리 정해진 순서에 따라 해를 탐색하는 방법이다. 목표노드의 위치와 무관하게, 현재노드에서 가능한 모든 후속노드를 확장하여 목표노드를 찾을 때까지 탐색하는 과정을 반복한다. 따라서 많은 메모리를 사용하며 소모적인 탐색을 수행할 가능성이 높다. 맹목적 탐색의 예로 깊이우선탐색, 너비우선탐색, 균일비용탐색이 있다.
경험적 탐색은 맹목적 탐색과 달리, 목표노드의 위치에 대한 경험적 정보를 사용해 확장할 노드를 선택한다. 먼저 탐색될 노드는 경험적 평가함수 를 사용하여 결정된다. 경험적 평가함수에 사용된 경험적 정보(heuristic knowledge)는 문제풀이 과정에서 큰 자원(시간 등)을 소모하지 않고도 적절한 해 를 찾을 수 있도록 돕는다. 탐색할 노드의 개수를 줄여주는 역할을 하므로 맹목적 탐색에 비해 탐색과정이 보다 효율적이다. 경험적 탐색의 예시로는 언덕 오르기, 최적우선탐색, 모의 담금질, A*알고리즘 등이 있다.

참고자료

· 없음