Artificial Intelligence: Assignment 1 Seung-Hoon Na October 16, A* Algorithm 본 과제에서는 M N Grid world에서 장애물이 랜덤(random)하게 배치되고, 시작 지점에서 장애물을 피해 목

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서형 서
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Artificial Intelligence: Assignment 1 Seung-Hoon Na October 16, 2018 1 A* Algorithm 본 과제에서는 M N Grid world에서 장애물이 랜덤(random)하게 배치되고, 시작 지점에서 장애물을 피해 목표지점까지 도달하는 최단 경로를 찾는 A* 알고리즘을 구현하고 이를 GUI환경에서

1 Artificial Intelligence: Assignment 1 Seung-Hoon Na October 16, A* Algorithm 본 과제에서는 M N Grid world에서 장애물이 랜덤(random)하게 배치되고, 시작 지점에서 장애물을 피해 목표지점까지 도달하는 최단 경로를 찾는 A* 알고리즘을 구현하고 이를 GUI환경에서 시물레이션 하는 것이 목표이다 (python 코드로 구 현). 이동은 diagonal방향은 허용하지 않고 상하좌우 4방향으로만 가능하다. - 참고예제: GUI환경은 다음과 같이 M N 의 Grid world, 3개의 버튼과 2개의 Ratio button으로 구성되도록 하고, 장애물은 gray color로 표시한다. 보드를 구성하기 위해 다음의 Pygame 및 python GUI library인 PGU를 이용하라. - Pygram: - PGU: 다음은 상세 요구사항이다. Grid world 크기: Grid cells의 행과 열의 갯수 M 과 N 의 default 값은 30 이며, argparse를 이용하여 command line에서 입력받을 수 있도록 한다. - Argparse참조: Grid world 화면 출력: 전체 Grid world의 화면 크기는 픽셀단위로 고정으 로 하며 (예: ), 각 Grid cell의 화면상 크기는 M 과 N 의 값에 따라 동적으로 바뀌도록 한다. 즉, default셋팅에서 Grid world의 크기가 이고 M = N = 30일 때, 각 grid cell의 크기는 20 20이 된다. 1

2 장애물 - 랜덤 배치: 장애물은 사용자가 마우스 클릭하여 배치하는 방법이 있고, random하게 배치하는 방법 있다. 먼저 랜덤 배치에서는, M N inc obstacle ratio 갯수만큼의 장애물이 비어있는 grid cell에 새롭게 생성 된다. 이때, inc obstacle ratio의 default값은 0.2로 하고, M = N = 30 이라면, M N inc obstacle ratio = 120개의 장애물이 새롭게 생성된다. inc obstacle ratio의 값은 argparse를 이용하여 command line에서 옵션으 로 입력받을 수 있도록 한다. 장애물 - 사용자 배치: 다음으로 사용자 배치에서는, grid world상의 마우스 클릭된 grid cell을 focus cell 이라 할때 해당 cell이 비어있다면 장애물로 바 뀐다 (즉, gray color로 배경색 변경). 만약 해당 focus cell이 장애물이었다면 toogle되어 다시 비어있는 cell로 바뀐다. 시작지점과 목표지점: 시작지점과 목표지점은 초기에 랜덤하게 또는 고정위 치에 S와 G로 표시되도록 하고, 사용자 마우스 drag를 통해 이동될 수 있도록 한다. A* Search 수행: Start A* Search 버튼 클릭시 S와 G에 A* search를 수행하여, 최단경로를 찾을 경우 해당 경로를 yellow line으로 표시한다. 또한, 콘솔화면에 해를 탐색할때까지의 총 explored nodes갯수를 출력한다. A* Search Heuristic 함수: 휴리스틱 함수로 현재 node의 위치와 gold node위치간의 1) Manhattan 거리, 2) Euclidean 거리 두 가지중 하나를 화면 우측의 ratio button을 통해 선택할 수 있도록 한다. A* Search 결과 - 해가 없을 때 : 만약 A* search 결과 해가 없다면, 콘 솔화면에 path가 발견되지 않았다는 메시지를 출력하고, GUI 화면에서는 explored nodes중 가장 f (n)이 낮은 node까지의 경로를 yellow line으로 표시한다. 2 Pocket Cube: Rubik s Cube 본 과제에서는 Rubik s Cube가 랜덤하게 셋팅되고, 이를 IDA* 알고 리즘을 이용해서 Cube문제를 풀고, 이를 pygame를 통해 시물레이션 하는 것이 목표이다. Rubik s Cube에서 사용되는 cubie, edge, corner용어의 의미는 다음과 같다. Cubie: Cube를 구성하는 단위 sub-cube를 의미한다 Rubik s cube 에서는 총 8개의 cubie, Rubik s cube에서는 총 26개의 cubie들로 구성된다 (중앙 hidden cubie제외). Edge: Cubie의 한 종류로 2개의 color가 보여지는 cubies를 가리킨다. 다음 그림에서 Light Grey. Corner: Cubie의 한 종류로 3개의 color가 보여지는 cubies를 가리킨다. 다 음 그림에서 Dark Grey. Center: Cubie의 한 종류로 1개의 color만 나타나는 cubies를 가리킨다. 다음 그림에서 White 2

Cubie의 하나의 단면 (face)이 취할 수 있는 색상은 6개로 R, G, B, W, O, Y 이다.

com/move-notations/ 위의 표준 표기에 따르면, Rubik s Cube의 6개의 면(face)은 F, B, R, L, U, D로 지칭한다.

B (back): the back face. R (right): the right face. L (left): the left face.

3 Cubie의 하나의 단면 (face)이 취할 수 있는 색상은 6개로 R, G, B, W, O, Y 이다. Rubik s Cube의 face와 move에 대한 표준 notation은 다음을 참조하시오. 위의 표준 표기에 따르면, Rubik s Cube의 6개의 면(face)은 F, B, R, L, U, D로 지칭한다. (a) 앞 면 (front side) (b) 뒷 면 (back side) F (front): the face facing the solver. B (back): the back face. R (right): the right face. L (left): the left face. U (up): the upper face. D (down): the face opposite to the upper face Rubik s Cube에서 Cubie는 총 26개로 구성되며 notation은 다음과 같다. 3

(c) 상단 레이어 (top layer) (d) 중간 레이어 (middle layer) (e) 하단 레이어

corner 유형 으로, 3 3 3 표기에서 U LB, U RB, U LF, U RF, DLB, DRB,

각 corner cubie는 방향에 따라 3가지의 orientation type이 가능하며, 다음과 같다.

U, R의 3가지 face에 위치할때의 orientation type 을 보여주고 있다.

move를, F, B, R, L, U, D 은 해당 면의 반시계방향 move를 지칭한다.

4 (c) 상단 레이어 (top layer) (d) 중간 레이어 (middle layer) (e) 하단 레이어 (bottom layer) Rubik s Cube의 경우 Cubie는 총 8개로 구성되며, 모두 corner 유형 으로, 표기에서 U LB, U RB, U LF, U RF, DLB, DRB, DLF, DRF notation만을 사용한다. 각 corner cubie는 방향에 따라 3가지의 orientation type이 가능하며, 다음과 같다. (f) Corner 0 (g) Corner 1 (h) Corner 2 즉, 위의 그림은 white가 F, U, R의 3가지 face에 위치할때의 orientation type 을 보여주고 있다. 본 과제에서는 Rubik s Cube의 Move (turn)는 한번에 90도 회전만 허용하여, 6개의 면을 90도 시계방향, 반시계방향으로 하여 총 12개의 move 가능하다. 아래 그림과 같이 12개의 move를 위한 표기로, F, B, R, L, U, D은 해당 면의 시계방향 move를, F, B, R, L, U, D 은 해당 면의 반시계방향 move를 지칭한다. Pocket Cube (2 2 2 Rubik s Cube)의 상태는 다음 그림과 같이 총 24개의 단면의 색상들로 표현되고, 이는 각 문자가 color (R, G, B, W, O, Y 중 하나) 를 가리킬때, 총 24개의 문자로 구성된 문자열로 표시할 수 있다. 4

u1 u2 u3 u4 r1 r2 r3 r4 f1 f2 f3 f4 d1 d2 d3 d4 l1 l2 l3 l4 b1 b2 b3 b4 예를 들어, 위의 goal 상태에 해당되는 state는 다음과 같다.

minmove(cubiei (state), cubiei (goal))는 i-번째 cubie (cubiei )가 현재 state의 위치와 방향 (position, orientation)이 목표 상태인 goal의 위치와 방향이

예를 들어, 다음의 예에서 현재상태의 DLB cubie를 목표상태의 U RF 의 위치로 이동하기 위해 필요한 최소한의 move수는 minmove(hdlb, OBW i, hu RF, OBW i) 로 3이 된다 (즉, 순서대로

5 u1 u2 u3 u4 r1 r2 r3 r4 f1 f2 f3 f4 d1 d2 d3 d4 l1 l2 l3 l4 b1 b2 b3 b4 예를 들어, 위의 goal 상태에 해당되는 state는 다음과 같다. WWWWRRRRGGGGYYYYOOOOBBBB 2.1 Heuristic Pocket Cube를 풀기 위해, cubie별로 최소 이동수를 독립적으로 계산하여, 이들의 합 또는 최대치를 취하는 heuristic을 사용한다. minmove(cubiei (state), cubiei (goal))는 i-번째 cubie (cubiei )가 현재 state의 위치와 방향 (position, orientation)이 목표 상태인 goal의 위치와 방향이 되기 위해 필요한 최소한의 move수이다. 여기서 cubiei (state)는 i-th cubie가 해당 state에서의 position, orientation으 로 구성되는 tuple을 리턴한다 1. 예를 들어, 다음의 예에서 현재상태의 DLB cubie를 목표상태의 U RF 의 위치로 이동하기 위해 필요한 최소한의 move수는 minmove(hdlb, OBW i, hu RF, OBW i) 로 3이 된다 (즉, 순서대로 L, L, F 를 수행하면 됨) 이때 orientation은 시계방향으 로의 각 face의 color를 나열하는 식으로 정의하였음. (i) 현재 상태 (state) 1 orientation은 (j) 목표 상태 (goal) 시계방향으로의 각 face의 color를 나열하는 식으로 정의될 수 있다 5

6 1. Summation 기반 heuristic 8 hsu M (state) = 1X minmove(cubiei (state), cubiei (goal)) 4 i=1 2. Maximum기반 heuristic hm AX (state) = max minmove(cubiei (state), cubiei (goal)) 1 i 구현 내용 위의 Pocket Cube의 내용 및 heuristic참조하여, 주어진 Pocket Cube문제에 대 해서 goal상태로 가기 위한 최적의 move steps를 얻는 IDA*알고리즘을 작성하고 이를 시물레이션 하시오. 이를 위한 세부 구현 내용은 다음과 같다. minmove 함수 구현 및 테스트: 앞 절의 heuristic함수 구현을 위해 모든 cubie의 position U LB, U RB, U LF, U RF, DLB, DRB, DLF, DRF 과 orientation 0, 1, 2에 대해 minmove(hpos, orii, hpos0, ori0 i)를 breadth first search (또는 다른 search) 로 계산하는 함수를 python code로 작성하시오. 만약 hpos, orii에서 hpos0, ori0 i의 이동이 불가능하다면 -1을 리턴하도록 하시오. 예를 들어, minmove(hdlb, 0i, hu RF, 0i) = 3 2. 또한, 모든 가능한 hpos, orii, hpos0, ori0 i에 대해 0 0 minmove(hpos, orii, hpos, ori i)를 미리 계산하여 pattern db로 저 장하는 코드도 작성하시오. 즉, pos로 취할 수 있는 값은 8개, ori의 경우는 3개이므로 hpos, orii에 대해 총 24개의 경우가 있으며, 따라서 minmove(hpos, orii, hpos0, ori0 i)는 크기의 table로 db화 될 수 있다. Pocket Cube 퍼즐의 랜덤 초기화 및 파일로 저장: Pocket cube 퍼즐 문제 제시를 위해 12개의 move F, B, R, L, U, D, F, B, R, L, U, D 중 1개를 랜덤하게 택하여 이를 N 번 수행한후, 결과 cube 상태를 퍼즐 문제 를 파일로 저장하시오 (파일의 포맷은 적절히 정의하라.) Default로 N 은 20 이상으로 하고, argparse를 통해 N 은 option으로 지정할 수 있어야 한다. 이때, cube 상태는 1) 각 cubie들의 위치와 방향 (8개의 pairs로 구성 )또는 2) 총 24개 길이의 문자열로 표현할 수 있다. Pocket Cube 퍼즐 Solver: IDA* 알고리즘 기반 : IDA* 알고리즘의 일반 적인 코드를 구현하고, 앞절에서 정의된 hsu M (state), hm AX (state)를 이용 하여 IDA* 알고리즘을 적용하여 주어진 Pocket Cube 퍼즐에 대한 solution 을 리턴하고 이를 저장하는 python 코드를 작성하시오. 이때, solution리턴시 explored nodes갯수도 함께 로그 방식으로 출력하도록 하시오. Solution은 move들의 sequence이며, 코드 실행시 해를 찾으면, num of moves 및 move들의 sequence가 출력되어야 하며, 이후 상세하게 state1,move1, state2, move2, 가 콘솔화면에 출력되어야 한다. 다시 말해 시작상태가 2 여기서, orientation은 0,1,2이라고 가정하였다 6

7 먼저 출력되고, 이후에는 각 move 유형 출력 (12개 중 하나), move적용 결과 cube상태 출력, 이들이 goal state가 될때까지 반복된다 (goal상태 출력) 이때, 마찬가지로, Cube 상태는 1) 각 cubie들의 위치와 방향 (8개의 pairs로 구성) 또는 3) 총 24개 길이의 문자열로 표현할 수 있다. Pocket Cube 퍼즐 Solver: 시물레이션 및 gui구현 포함: 주어진 Pocket Cube 퍼즐 문제 파일과, solution파일을 읽어들여 이를 시물레이션하는 pygame 코드를 작성하시오. 다음 PyCube 코드를 확장하면 된다. 시물레이션은 각 move별로 pygame상에서 cube가 회전하는 annotation이 수행되어야 하고, 버튼은 play (stop), prev, next로 구성하도록 한다. 1. prev버튼 클릭시: 현재 move를 취소하고 이전 상태로 돌아간다 2. next버튼 클릭시: 다음 move를 수행하여 그 다음 cube상태로 진행한 다. 3. play버튼 클릭시: 자동으로 next가 계속 수행되며, 동시에 play 버튼은 즉각 stop버튼으로 변경 된다. 또한 stop버튼 클릭시 play동작이 멈추고 동시에 해당 버튼이 play버튼으로 바뀐다. Pocket Cube 퍼즐 - 전체 통합: 위의 Solver 시물레이션을 확장하여, 문 제 random 생성 및 solution제시를 통합하여 시물레이션하는 pygame코드를 작성하시오. 처음에 코드가 실행되면 Rubik s Cube가 화면에 나오고, 여기에 사 용자로부터 button이나 키보드 입력을 받아, new puzzle, solve이 기능이 수행되도록 한다. 1. New puzzle 버튼 (또는 키보드 입력): 앞서의 Pocket Cube 퍼즐의 랜덤 초기화를 수행하여 변경된 cube모양을 화면에 보여준다. 2. Solve 버튼 (또는 키보드 입력): 주어진 Pocket Cube 퍼즐에 대한 IDA* 기반 solution를 구하고, 해당 solution적용하여 play를 자동 실행한다. Solution이 화면의 우측에 참고로 제시되도록 하라. 3. Simulation 관련 버튼: 해 (Solution)를 화면에 play하고 이를 제어 하기 위해 앞서와 마찬가지로 play (stop), prev, next해당 기능은 그대로 포함시킨다. Rubik s cube을 위한 A*알고리즘에 대한 보다 상세한 자료는 다음을 참조하 시오 제출 내용 및 평가 방식 코드는 python으로 본 과제 결과물로 필수적으로 제출해야 내용들은 다음과 같다. 코드 전체 테스트 결과: 각 내용별 테스트 코드 및 해당 로그 또는 출력 결과. 7

8 결과보고서: 구현 방법을 요약한 보고서. 본 과제의 평가항목 및 배점은 다음과 같다. 각 세부내용의 구현 정확성 및 완결성 (80점) 코드의 Readability 및 쳬계성 (10점) 결과 보고서의 구체성 및 완결성 (10점) 8

Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제

Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, 2018 1 1.1 Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제 6.5에서 찾아볼 수 있다. http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf