seoulsportal.or.kr (방송통신대 인공지능 중간assignment물)A* 알고리즘의 주요 관념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 說明(설명) 하고 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 說明(설명) 하라 등 > seoulsportal2 | seoulsportal.or.kr report

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(방송통신대 인공지능 중간assignment물)A* 알고리즘의 주요 관념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에…

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작성일 22-11-23 20:47

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a에서 출발하여 h에 도착하기 위한 경로를 탐색하는 문제를 풀이하려고 한다.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%) , (방송통신대 인공지능 중간과제물)A* 알고리즘의 주요 개념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 설명하고 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 설명하라 등컴퓨터방송통신 , 방송통신대인공지능 방송대인공지능 방통대인공지능 A*알고리즘




(방송통신대 인공지능 중간assignment물)A* 알고리즘의 주요 관념, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 說明(설명) 하고 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 說明(설명) 하라 등



여러 참고 를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽고 알차게 요점했습니다.
글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)

방송통신/컴퓨터


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리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.

(가) A* 알고리즘의 주요 槪念, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 설명(explanation)하고, 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 설명(explanation)하라.

(나) A* 알고리즘을 이용하여 최단길이 경로를 구하는 과정을 보여주는 탐색트리를 구하라. 평가함수는 [그림2]를 예측비용으로 하여 definition 하고, 탐색 트리의 각 노드에는 확장되는 순번과 평가함수 값을 표시하라.

참고한 문헌

a~h로 표시된 8개의 도시를 연결하는 도로망이 있다아 [그림1]은 각 도시를 연결하는 도로망과 거리이다.리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다. [그림2]는 각 도시와 목적지 도시인 h 사이의 직선거리이다.
다. 경험적 탐색에는 언덕오르기 탐색, 최적우선 탐색, A* 알고리즘 등이 있다아

균일비용 탐색(Uniform-cost Search)은 가장 얕은 노드를 검색하는…(省略)

문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)

설명
과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다. a에서 출발하여 h에 도착하기 위한 경로를 탐색하는 문제를 풀이하려고 한다.여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽고 알차게 정리했습니다.^^




인공지능[5]_hwp_01.gif 인공지능[5]_hwp_02.gif 인공지능[5]_hwp_03.gif 인공지능[5]_hwp_04.gif 인공지능[5]_hwp_05.gif 인공지능[5]_hwp_06.gif
a~h로 표시된 8개의 도시를 연결하는 도로망이 있다아 [그림1]은 각 도시를 연결하는 도로망과 거리이다.

(가) A* 알고리즘의 주요 槪念, 평가함수, 최소비용 탐색을 할 수 있기 위한 조건에 대하여 설명(explanation)하고, 균일비용 탐색이나 언덕오르기 탐색과 어떠한 점에서 차이가 있는지 설명(explanation)하라. (A4용지 2매 내외)

탐색 알고리즘에는 맹목적인 탐색과 경험적인 탐색이 있다아 맹목적 탐색(Blind Search)은 목표(goal) 노드에 대한 정보를 이용하지 않고 기계적인 순서로 노드를 확장하는 방법으로 매우 소모적인 탐색이다. 맹목적 탐색은 노드를 확장하는 순서만 달라지는 경우가 많다. 맹목적인 탐색에는 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색, 균일비용 탐색 등이 있다아 경험적 탐색(Heuristic Search)은 목표(goal) 노드에 대한 경험적인 정보를 사용하는 방법으로 효일적인 탐색이 가능하다. [그림2]는 각 도시와 목적지 도시인 h 사이의 직선거리이다.방송통신대인공지능,방송대인공지능,방통대인공지능,A*알고리즘,컴퓨터,방송통신

assignment물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
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