컴공돌이의 코딩 블로그

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. Finding All the Corners A* 탐색 알고리즘의 진정한 힘은 좀 더 도전적인 탐색 문제를 통하여 명확하게 드러날 것입니다. 이제 새로운 문제를 만들고 새로운 문제에 적용하기 위한 휴리스틱을 구상해야 할 시간입니다. corner mazes는 각 코너마다 4개의 점이 있습니다. 새로운 탐색 문제는 미로에서 모든 코너들을 지날 수 있는 최단 경로를 찾는 것입니다. tinyCorners와 같은 몇몇의 미로에서 확인할 수 있듯이, 가장 짧은 길은 항상 가장 가까운 음식으로 가는 길이 아닐 수 있음을 명심해야 할 것입니다. 참고로, tinyCorners에서 ..

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. 코드 구현 및 설명 코드 실행 영상 결과 - python autograder.py

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. A* search search.py 파일 안에 있는 비어있는 aStarSearch 함수에 A* 탐색 알고리즘을 구현하십시오. A* 탐색 알고리즘은 휴리스틱 함수를 인수로 갖고 있습니다. 휴리스틱은 2가지 인수(탐색 문제에서의 state와 자기 자신에 관한 정보)를 갖고 있습니다. search.py 파일 안에 있는 nullHeuristic 휴리스틱 함수는 간단하게 구현한 예제입니다. 구현이 완료된 A* 탐색 알고리즘은 Manhattan Distance 휴리스틱을 사용하여 미로에서 길을 찾을 수도 있습니다.(searchAgents.py 에 이미 manhattanHeu..

이동평균(Moving Average, MA) 이동평균(Moving Average, MA)은 전체 데이터 집합에서 특정 크기의 부분 집합을 연속적으로 이동하며 산출한 평균값을 의미합니다. 이동평균은 가장 기본적인 기술적 분석 지표로서, 많은 트레이더들이 이용하고 있는 보조지표입니다. 이동평균을 나타내는 용어는 다양한데 대표적으로 moving average를 사용하고 이밖에 rolling average, running average, moving mean, rolling mean 등이 있습니다. 이동평균에는 단순 이동평균, 누적 이동평균, 가중 이동평균 등 다양한 종류가 있으며 일반적으로 이동평균은 단순 이동평균을 의미합니다. 또한, 일반적으로 차트에서 이동평균을 실행하면 종가를 사용하여 계산되지만 이는 설..

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. 코드 구현 및 설명 코드 실행 영상 결과 - python autograder.py

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. Varying the Cost Function 너비 우선 탐색(Breadth First Search, BFS)은 목표지점으로 가는 최단 경로를 찾을 수 있지만, 최단 경로와 최고의 경로는 다를 수 있습니다. mediumDottedMaze와 mediumScaryMaze 같은 경우를 고려해봅시다. cost function을 변화한다면 팩맨이 다른 경로를 탐색할 수 있게 만들 수 있습니다. 예를 들어 유령이 많은 지역에서 움직일 때 많은 비용을 책정할 수 있고 먹을 것이 많은 지역에서 움직일 때 적은 비용을 책정할 수 있습니다. 팩맨을 합리적으로 움직이려면 이와 같은 ..

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. 코드 구현 및 설명 코드 실행 영상 결과 - python autograder.py

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. Breadth First Search search.py 파일 안에 있는 breadthFirstSearch 함수 안에 너비 우선 탐색(Breadth First Search, BFS) 알고리즘을 구현하십시오. 이미 방문한 state에서의 확장을 방지하는 그래프 탐색 알고리즘을 작성해야 합니다. 깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS)에서 했던 것처럼 아래에 있는 명령어로 당신의 코드를 테스트하십시오. - python pacman.py -l mediumMaze -p SearchAgent -a fn=bfs - python pacman.py -l big..

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글 입니다. 코드 구현 및 설명 코드 실행 영상 결과 - python autograder.py

※ 이 글은 "UC Berkeley CS188 Intro to AI"의 "Project 1: Search"를 해결하는 과정을 정리한 글입니다. Finding a Fixed Food using Depth First Search searchAgents.py 파일 안에는 미로에서의 경로를 계획하고 그 계획을 단계별로 실행할 수 있게끔 해주는 완벽하게 구현된 searchAgent를 찾을 수 있습니다. 하지만 계획을 세우기 위한 탐색 알고리즘들은 구현이 되어있지 않은데 이 알고리즘을 만드는 것이 해야 할 일입니다. SearchAgent가 정확히 동작하는지는 아래의 명령어로 테스트를 할 수 있습니다. - python pacman.py -l tinyMaze -p SearchAgent -a fn=tinyMazeSear..