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미로 찾기 문제를 풀기 위한 다양한 접근 방법 (알고리즘, ML/DL)

Maze-Solving

$python main.py --maze-path "./미로 1.txt" --size 32 --is-visible True
$python main.py --maze-path "./maze_16_16.txt" --size 16 --is-visible False

미로 찾기 문제를 풀기 위한 다양한 접근 방법 (알고리즘, ML/DL)

가운데 2 by 2가 goal이라고 가정, 이를 제외하고 랜덤하게 구조가 변경되는 것으로 생각

• 객체

  • 미로 생성

    1. Room
    2. Maze

  • 미로 학습

    1. Agent

• 학습용 코드

  1. 데이터셋 생성 (최적경로 탐색)
  2. 모델 생성 및 학습
  3. 테스트 코드

• 평가용 코드

  1. 미로 읽기: read_maze()
  2. 미로 탐색: explore_maze()
     • 실시간으로 보여줄 수 있어야함
     • 도착점 한곳에만 닿아도
  3. 평가: evaluate_solving()
     • 총 걸린 시간 (회전, 이동 시간 고려)
     • 출발과 도착, 2phase에서 min 값으로

1. 기능별 설명

1.1. 미로 학습 과정

미로 랜덤 생성 - Maze

미로 랜덤 생성 - Agent

최적 경로 탐색

실시간 업데이트

2. 미로 탐색 학습

2.1. 트리 서치

2.2. ConvNet

2.3. Q-Learning