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인공지능의 이해(1325 허주완) - Coggle Diagram

- - - - 정보 이용 탐색
        
        정보 이용 탐색은 모든 탐색 공간을 찾지 않고 일부 공간만 탐색하기 때문에 답을 찾지 못할 수도 있고, 항상 최단 경로로 목표 노드에 도달할 수는 없다. 하지만 대체로 좋은 결과를 내고, 효율적이며 빠르게 목표를 찾을 수 있어 내비게이션 등 인공지능 시스템의 탐색에 많이 사용된다. 정보 이용 탐색은 다음 상태를 정할 때 오직 휴리스틱만 사용하는지, 시작 상태에서 현재 상태까지의 탐색 비용도 고려하는지에 따라 최상우선탐색과 A*(A-star) 탐색 등으로 구분된다.
        
        최상 우선 탐색
        
        최상우선탐색은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다.
        
        A* 탐색 알고리즘
        
        A 탐색 알고리즘은 최상우선탐색을 개선한 알고리즘이다. 최상 우선 탐색은 현재 상태에서 유리한 선택을 하여 탐색 범위를 좁혔지만, 다른 길로 가는 것이 탐색 비용을 줄일 수 있는 경우에도 평가 함숫값이 더 크면 선택할 수 없었다. A 탐색은 앞으로 남은 탐색 거리에, 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지 비용도 고려하므로 보다 탐색 비용을 줄일 수 있는 알고리즘이다.
      - 깊이 우선 탐색
        
        깊이 우선 탐색은 상태 공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다. 만약 목표 노드가 수직 방향으로 깊이 있다면 문제를 빨리 해결할 수 있고, 필요한 저장 공간도 비교적 적게 드는 장점이 있다. 하지만 목표 노드가 없는 경로에 깊이 빠져 버리거나 목표 노드에 이르는 경로가 여러 개일 경우, 지금의 방문 경로가 최단 경로임을 보장할 수 없다는 단점이 있다.