검색 알고리즘은 인공지능의 가장 중요한 영역 중 하나입니다. 이 주제에서는 AI의 검색 알고리즘에 대한 모든 것을 설명합니다.
문제 해결 에이전트:
인공 지능에서 검색 기술은 보편적인 문제 해결 방법입니다. 합리적인 에이전트 또는 문제 해결 에이전트 AI에서는 특정 문제를 해결하고 최상의 결과를 제공하기 위해 주로 이러한 검색 전략이나 알고리즘을 사용했습니다. 문제 해결 에이전트는 목표 기반 에이전트이며 원자 표현을 사용합니다. 이번 주제에서는 다양한 문제 해결 검색 알고리즘을 배워보겠습니다.
검색 알고리즘 용어:
검색 알고리즘의 속성:
다음은 이러한 알고리즘의 효율성을 비교하기 위한 검색 알고리즘의 네 가지 필수 속성입니다.
완전성: 임의의 입력에 대해 적어도 하나의 솔루션이 존재하는 경우 솔루션 반환을 보장하는 경우 검색 알고리즘이 완전하다고 합니다.
버블 정렬
최적성: 알고리즘에 대해 찾은 솔루션이 다른 모든 솔루션 중에서 가장 좋은 솔루션(최저 경로 비용)이 보장되는 경우 해당 솔루션을 최적 솔루션이라고 합니다.
cm에서 피트와 인치로
시간 복잡도: 시간 복잡도는 알고리즘이 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 측정한 것입니다.
공간 복잡도: 문제의 복잡성에 따라 검색 중 어느 시점에서나 필요한 최대 저장 공간입니다.
검색 알고리즘의 유형
검색 문제에 따라 검색 알고리즘을 비정보형(블라인드 검색) 검색과 정보형 검색(휴리스틱 검색) 알고리즘으로 분류할 수 있습니다.
무정보/맹인 검색:
비정보 검색에는 친밀도, 목표 위치 등 도메인 지식이 포함되어 있지 않습니다. 트리를 탐색하는 방법과 리프 및 목표 노드를 식별하는 방법에 대한 정보만 포함하므로 무차별 방식으로 작동합니다. 무정보 탐색(Uninformed Search)은 초기 상태 연산자와 같이 탐색 공간에 대한 정보 없이 탐색 트리를 탐색하고 목표를 테스트하는 방식을 적용하므로 블라인드 탐색이라고도 한다. 목표 노드를 달성할 때까지 트리의 각 노드를 검사한다.
그것은 다섯 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다 :
- 너비 우선 검색
- 균일 비용 검색
- 깊이 우선 검색
- 반복 심화 깊이 우선 탐색
- 양방향 검색
정보 검색
정보 검색 알고리즘은 도메인 지식을 사용합니다. 정보에 입각한 검색에서는 검색을 안내할 수 있는 문제 정보를 사용할 수 있습니다. 정보가 있는 검색 전략은 정보가 없는 검색 전략보다 더 효율적으로 솔루션을 찾을 수 있습니다. 정보 검색은 휴리스틱 검색이라고도 합니다.
휴리스틱은 항상 최상의 솔루션을 보장할 수는 없지만 합리적인 시간 내에 좋은 솔루션을 찾는 것을 보장하는 방법입니다.
팩토리얼 자바
정보 검색은 다른 방법으로는 해결할 수 없는 훨씬 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
정보에 입각한 검색 알고리즘의 예로는 여행하는 세일즈맨 문제가 있습니다.
- 탐욕스러운 검색
- 검색