낯선 도시에서 여러 구불구불한 길과 장애물이 가로막고 있는 목적지까지 최단 경로를 찾아야 한다고 상상해 보세요. 디지털 영역에서 경로 찾기 알고리즘은 이와 유사한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 가장 널리 사용되고 효과적인 알고리즘 중 하나는 A∗(A-star) 경로 찾기 알고리즘입니다. 이 글에서는 A∗ 경로 찾기 알고리즘의 작동 원리를 알기 쉽게 살펴보겠습니다.

A∗ 경로 찾기란?

A∗ 경로 탐색 알고리즘은 그리드나 그래프에서 두 점 사이의 최단 경로를 찾기 위해 컴퓨터 과학, 로봇 공학, 게임에서 사용되는 강력하고 효율적인 기법입니다. 장애물이 있는 복잡한 지형을 탐색할 수 있어 GPS 내비게이션, 로봇 이동, 비디오 게임의 캐릭터 탐색과 같은 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.

A∗ 경로 탐색의 작동 방식

A∗ 알고리즘은 최단 경로를 찾기 위해 실제 비용과 휴리스틱 비용이라는 두 가지 주요 요소를 결합합니다. 실제 비용(‘g’로 표시)은 출발점에서 이미 이동한 거리이고, 휴리스틱 비용(‘h’로 표시)은 목표까지 남은 예상 거리입니다. 이 두 가지 비용을 더하면 그리드의 각 노드 또는 포인트에 대한 총 비용(‘f’로 표시)을 구할 수 있습니다.

알고리즘 초기화하기

A∗ 알고리즘은 ‘오픈 리스트’라는 목록에 시작점을 배치하는 것으로 시작됩니다. 이 목록에는 평가해야 하는 노드가 포함되어 있으며, 시작점만 가지고 시작합니다. 또한 알고리즘은 이미 평가된 노드를 추적하기 위해 ‘닫힌 목록’을 유지합니다.

인접 노드 평가

알고리즘은 열린 목록에서 총 비용이 가장 낮은 노드(‘f’)를 선택하고 인접한 노드를 평가합니다. 시작점에서 각 인접 노드에 도달하는 데 드는 실제 비용(‘g’)을 계산하고 목표까지의 거리 추정을 기반으로 휴리스틱 비용(‘h’)을 업데이트합니다.

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검색 확장

이 알고리즘은 이미 닫힌 목록에 있거나 장애물이 있는 노드를 제외하고 인접 노드를 열린 목록에 추가합니다. 그런 다음 평가된 노드를 열린 목록에서 제거하고 닫힌 목록에 추가합니다.

과정 반복

알고리즘은 열린 목록에서 총 비용(‘f’)이 가장 낮은 노드를 계속 평가하고 목표에 도달하거나 평가할 수 있는 노드가 더 이상 없을 때까지 검색을 확장합니다.

최단 경로 추적

목표에 도달하면 알고리즘은 목표 노드에서 시작 지점까지 역방향으로 경로를 추적합니다. 이 경로는 두 지점 사이의 최단 경로를 나타냅니다.

A* 는 길찾기를 위한 매우 효율적인 알고리듬이다

A∗ 경로 탐색의 장점

A∗ 경로 탐색 알고리즘은 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공합니다:



효율성

이 알고리즘은 실제 비용과 휴리스틱 비용을 모두 사용하여 검색을 안내하므로 평가해야 하는 노드 수를 최소화하므로 효율적입니다.

최적성

사용된 휴리스틱이 허용 가능하고(실제 비용을 과대평가하지 않음) 일관성이 있는 경우(삼각형 부등식을 만족함) A∗는 최단 경로를 찾을 수 있도록 보장됩니다.

유연성

이 알고리즘은 다양한 유형의 장애물과 이동 제약이 있는 그리드, 그래프, 심지어 3D 공간과 같은 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.

결론

A∗ 경로 탐색 알고리즘은 두 지점 사이의 최단 경로를 찾는 우아하고 강력한 방법입니다. 실제 비용과 휴리스틱 비용을 결합하여 복잡한 환경을 효율적으로 탐색하며 GPS 내비게이션, 로봇 공학, 비디오 게임과 같은 다양한 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. A∗ 경로 탐색의 기본을 이해하면 컴퓨터 과학과 그 밖의 분야에서 유용한 도구가 되는 기본 원리와 그 유용성을 파악하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.

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