컴공돌이의 코딩 블로그

※ 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. Eating All The Dots 이번에는 가능한 가장 적게 움직이면서 팩맨이 모든 음식을 먹을 수 있도록 만드는 어려운 난이도의 탐색 문제를 풀어야 합니다. 이를 위해서는 searchAgents.py 파일 안에 있는 FoodSearchProblem과 같이 음식을 먹을 수 있도록 하는 새로운 탐색 문제의 정의가 필요합니다. 가장 간단한 해결 방법은 모든 음식을 먹는 길을 정의하는 것입니다. 이번 과제에서는 유령이나 파워 알약 등을 고려하지 않고 오직 벽, 음식 그리고 팩맨의 위치 정보만 고려합니다. 만약 이전에 해결했었던 탐색 문제에서의 탐색 알고리즘을 정확하게..

※ 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..