Chapter 14. 정보 기반 탐색: 휴리스틱(Heuristic) 함수의 설계 원리 Chapter 14. 정보 기반 탐색: 휴리스틱(Heuristic) 함수의 설계 원리 14.1정보 기반 탐색의 정의와 비정보 탐색과의 비교 14.2휴리스틱 함수의 수학적 정의와 역할 14.3휴리스틱 함수의 설계 기준과 도메인 지식 활용 14.4허용 가능성(Admissibility) 조건의 정의와 수학적 증명 14.5일관성(Consistency) 조건과 삼각 부등식 원리 14.6허용 가능 휴리스틱과 일관 휴리스틱의 관계 분석 14.7완화된 문제(Relaxed Problem)로부터의 휴리스틱 유도 14.8패턴 데이터베이스를 이용한 휴리스틱 구축 기법 14.9맨해튼 거리(Manhattan Distance) 휴리스틱의 정의와 적용 14.10유클리드 거리(Euclidean Distance) 휴리스틱의 정의와 적용 14.11해밍 거리(Hamming Distance)를 활용한 상태 공간 추정 14.12지배성(Dominance) 관계와 휴리스틱 품질 비교 14.13다중 휴리스틱의 결합과 최대값 선택 전략 14.14가중 휴리스틱(Weighted Heuristic)과 탐색 속도 제어 14.15학습 기반 휴리스틱 함수의 자동 생성 기법 14.16탐욕적 최적 우선 탐색(Greedy Best-First Search)의 원리 14.17탐욕적 최적 우선 탐색의 완전성과 최적성 분석 14.18평가 함수 f(n) = g(n) + h(n)의 구성과 의미 14.19휴리스틱 품질과 탐색 효율성의 상관관계 14.20탐색 노드 확장 순서에 대한 휴리스틱의 영향 14.21유효 분기 계수(Effective Branching Factor)를 통한 성능 측정 14.228-퍼즐 문제에서의 휴리스틱 설계 사례 14.2315-퍼즐 문제에서의 확장 휴리스틱 적용 14.24경로 계획 문제에서의 기하학적 휴리스틱 설계 14.25휴리스틱 함수의 계산 비용과 탐색 비용 간의 균형 14.26휴리스틱 탐색의 한계와 A* 알고리즘으로의 확장