\mathrm{A}^{*} 알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지

1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차

 $\mathrm{A}^{*}$  알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

 $\mathrm{A}^{*}$  알고리즘의 평가함수는  $f(n) = g(n) + h(n)$ 으로 표현한다.

휴리스틱 함수  $\hat{h}(n)$ 이 실제 남은 비용을 과대평가하지 않으면 허용성(admissibility)을 만족한다.

시작 노드에서 노드  $n$ 까지의 실제 비용  $g(n)$ 은 탐색이 진행됨에 따라 감소할 수 있다.

휴리스틱 함수  $\hat{h}(n)$ 이 허용성을 만족하면  $\mathrm{A}^{*}$  알고리즘은 항상 최적해를 찾는다.

해설

옳지 않은 것은 실제 비용  $g(n)$ 이 탐색이 진행됨에 따라 감소할 수 있다는 설명이다.  $g(n)$ 은 시작 노드부터의 누적 경로 비용이다.
간선 비용은 0 이상이므로 자식 노드의  $g$ 는 부모의  $g$ 에 간선 비용을 더한 값이 되어, 경로가 깊어질수록 감소하지 않는다.
 $\mathrm{A}^{*}$ 의 평가함수는  $f(n) = g(n) + h(n)$ 이다.
휴리스틱이 실제 남은 비용을 과대평가하지 않으면 허용성을 만족한다.
허용성을 만족하는 휴리스틱을 쓰면  $\mathrm{A}^{*}$ 는 최적해를 찾는다.

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