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목차/차례

  1. 1. Performance Measure에 관해서
  2. 2. Uninformed search strategy
  3. 3. Informed search
  4. 4. Local search
  5. 5. Online Search Agent와 알려지지 않은 environement에서의 search 방법
  6. 6. Adversarial Search
  7. 7. Learning Heuristic 강화학습, MCTS
  8. 8. 알파고 제로 논문에서의 MCTS
  9. 9. 최종 비교/대조

본문/내용

1. Performance Measure에 관해서

검색 알고리즘의 성능 측정은 알고리즘의 효율성을 평가하는 중요한 과정이다. 이를 통해 알고리즘이 실제로 문제를 해결하는 데 얼마나 효과적인지를 파악할 수 있다. 성능 측정은 일반적으로 시간 복잡성과 공간 복잡성으로 나누어 평가된다. 시간 복잡성은 알고리즘이 입력의 크기에 따라 수행되는 시간의 양을 나타내며, 공간 복잡성은 알고리즘이 요구하는 메모리의 양을 의미한다. 시간 복잡성은 주로 최악의 경우, 평균적인 경우, 그리고 최상의 경우로 구분되어 평가된다. 최악의 경우는 알고리즘이 가장 오랜 시간 동안 실행될 때를 의미하며, 평균적인 경우는 입력 데이터가 고르게 분포되어 있을 때의 성능을 의미한다. 최상의 경우는 알고리즘이 가장 빠른 시간에 결과를 도출할 수 있는 상황을 가리킨다. 이러한 세 가지 경우의 성능 분석은 알고리즘을 선택할 때 중요한 기준이 된다. 예를 들어, 정렬 알고리즘의 경우, 최악의 경우 O(n^인 알고리즘보다 최악의 경우 O(n log n)인 알고리즘이 더욱 효율적이다. 공간 복잡성 또한 성능 측정에서 중요한 요소이다. 이는 알고리즘이 실행되는 동안 얼마나 많은 추가 메모리를 …



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Date : 2025-07-23
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