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코딩코딩80

A* 알고리즘 Heuristics 휴리스틱 함수 h(n)은 A알고리즘에게 현재 위치n에서 *목표까지의 최소비용**을 산정해 알려준다. 따라서 휴리스틱 함수를 어떻게 지정할지가 중요하다. A* Use of the Heuristic 휴리스틱은 A*알고리즘의 행동(이동)을 제어한다. 하나의 극점에서, 만약 h(n)이 0이면, g(n)만 역할을 수행하고 A*는 다익스트라 알고리즘이 된다. (다익스트라는 가장 짧은 경로를 찾는데 보증된 알고리즘) 만약 h(n) 값이 항상 n에서 goal까지 이동하는 비용보다 늘 작거나 같다면, A도 최단 경로를 찾는다고 보장할 수 있다. h(n)값이 작을수록, A가 더 많은 노드를 탐색할 것이고, 더 느리게 만들 것임. h(n)이 n에서 목표까지의 cost와 정확히 일치하는 경우, A는 최선의.. 2020. 12. 12.
[유전 알고리즘, GA] #1 초기 population 생성하기 (generate initial population) 코드: github.com/gon2gon2/lecture/blob/master/GA/initial_population.ipynb gon2gon2/lecture Contribute to gon2gon2/lecture development by creating an account on GitHub. github.com 영상 해설: www.youtube.com/redirect?q=https%3A%2F%2Fg0n1.tistory.com%2F108&event=video_description&v=-BVaM3no590&redir_token=QUFFLUhqbVU4SFVxY1didzhPQUVLSjZLY1JObVhkcVVLUXxBQ3Jtc0tsbkRsNHZJU0ozcDcwclJtWDgwbTN4Y3dLMGJEaXNTM2pM.. 2020. 11. 23.
ADsP 27회 주관식 정답 인과관계, 상관관계 문제정의 모델링 최소제곱법(최소자승법) 소프트맥스 랜덤포레스트 로짓 2020. 11. 22.
[작성중] GA, Genetic algorithm(유전 알고리즘) GA 용어 population: 각 세대의 인구 수, chromosome의 개수(generation, iteration과 관계없이 불변) generation: 세대, 가능해들의 집합 chromosome: 세대 내의 각 개체, generation의 구성원, 가능해 gene: 각 개체의 유전자, chromosome의 구성요소 iteration: cycle(selection + crossover)의 반복 횟수 selection: 선택, 상대적으로 더 우수한 chromosome으로 대체, (rank selection, tournament selection, Roulette wheel selection 등) crossover: 교배, 두 부모 chromosome의 유전자가 섞임 (반드시 일어나는 것은 아님) (S.. 2020. 11. 11.

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