Exam 썸네일형 리스트형 인공지능과 시뮬레이션 Search Method Basic Search Blind Search: Search tree를 만든 후, (모든 경우가 탐색 가능 ==> 너무 많은 시간 소요) DFS: 깊이 우선으로 탐색 (Local Max에 빠질 가능성) BFS: 너비 우선으로 탐색 (너무 많은 시간 소요) Heuristic Search: Search tree에서 경험에 의한 기대치를 반영 ==> 시간 개선을 위해 Hill-Climb(DFS with weight): 각 노드에 경험에 의한 가중치를 부여한 후 우선하여 검색 (local max에 빠질 가능성, 방향전환의 어려움, 평평한 고원 문제) Beam(BFS with weight): level로 확장한 후 확장된 곳에서 노드의 경험적 가중치를 기반으로 w만큼 선택, 이 과정을 g.. 더보기 이전 1 다음