Development/인공지능8 탐색 - 경험적기법(언덕등반기법, 최고우선탐색, 빔탐색, A알고리즘, A*알고리즘) 2. 휴리스틱 기법(경험적 기법) //인공지능 탐색 기법- 논리적으로 혹은 수학적으로 증명할 수 없으나 경험이나 직관에 의해 해를 얻을 수 있으리라는 기대를 갖게 하는 어떤 근거에 의한 방법 // 즉, 증명 가능한 알고리즘이 아닌 직관에 의한- 정의하기 힘든 문제 or 맹목적인 기법으로 풀기에는 비현실적인 문제- 인간의 사고형태는 대부분 휴리스틱이다. 해법이 유일하지 않으며, 최적의 해를 보장할 수 없다. //알고리즘이 아니기 때문에. 해를 구할 수 없으므로 해의 결정에 허용치를 부과하는 방법을 이용.**평가함수 : 평가하고자 하는 노드에 대해 그의 유망성을 수치로 표현할 수 있게끔 하는 함수 //현재 노드가 가장 좋은 해결경로 상에 놓여있을 확률 or 현재노드 - 목표노드 사이의 거리 등 여러가지 개념.. 2020. 3. 27. 탐색 - 직접적 기법(무작위 탐색, 깊이우선탐색, 너비우선탐색) 인공 지능적 문제해결에서 탐색은 주요한 수단임.문제 해결 기법에는 크게 2가지가 존재. (직접적, 경험적)1. 직접적 기법 - 문제의 해를 찾기위한 순차적 수행 프로그램 / 알고리즘 프로그램- 프로그래머가 문제 해결을 위한 알고리즘이 고안함.- ex) 하노이탑 문제**인공지능적 해법 : 문제 상태와 요구하는 목표 상태만으로 컴퓨터가 문제해결 할 수 있도록 하는 해법 - ex) 경로 발견 문제(8-puzzle), 게임 문제(chess/바둑), 제약조건 만족 문제(8-queen)//선택의 갈림길에서 지능적 판단이 필요한 해법! //지능적 기계보다 인간의 지능이 어느정도 개입하는 시스템 개발이 인공지능에 보다 현실적임! 즉, 인공지능은 컴퓨터가 스스로 '탐색'을 진행하지만, 탐색의 방식은 프로그래머가 결정!*.. 2020. 3. 27. 이전 1 2 다음
