소속: 대학 학부/학과 학번: ( 학년) 이름:
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기 말 고 사
과 목 명: MGT4019 경영인공지능 2019/12/17
담당교수: 송 용 욱
* 주의사항 시험 시작 전
pip install simulated_annealing pip install tsp_solver2
pip install Dijkstar
YSCEC 에서 모든 강의자료(PPT)를 다운로드한다.
PyCharm IDE 를 수행시켜 문제가 없는지 확인한다.
시험 시작
인터넷이 끊어진다. (스위칭 허브를 끈다.) 시험
시험시간: 1 시간 30 분
문제지의 모든 영어 단어는 대소문자 구분(case-sensitive)이다.
문제지에 명시하지 않은 이름들은 학생이 임의로 정할 수 있다.
본인이 가져온 모든 자료를 활용할 수 있다. 단, 다른 학생과 공유하는 것을 불가하다.
작성한 프로그램의 결과에 따른 값을 문제지에 작성한다.
작성한 프로그램은 시험이 끝난 후 YSCEC 에 업로드한다. (업로드 방법은 하단 참조) 시험 종료
인터넷이 연결된다. (스위칭 허브를 켠 후 약 5 분 소요)
작성한 프로그램들을 모두 압축하고, 그 파일 이름은 ‘학번-성명.zip’으로 한다. 예를 들어, ‘2018232123-홍길동.zip’으로 한다.
위 zip 파일을 YSCEC 의 16 주차 기말시험 란에 업로드한다.
정답을 작성한 문제지를 담당교수(또는 조교)에게 제출한다.
1. cancer 데이터 세트에 대하여 k-NN 분류를 적용하되 Simulated Annealing 에 의해 최적의 k 를 찾으시오. 단, 데이터 분리는 다음 명령어를 사용하고, 기타의 경우에
‘random_state=0’으로 하시오.
X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)
프로그램 파일명 = 1.py k =
정확도 =
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2. 다음 네트워크에 대하여 TSP 를 푼 후, 0 에서 출발하여 1 으로 돌아오는 최적 경로를 기술하시오?
프로그램 파일명 = 2.py 최적 경로 =
3. 다음 네트워크에 대하여 0 에서 4 까지의 Shortest Path 를 찾으시오.
프로그램 파일명 = 3.py 최적 경로 =
0 1
4 5
3 2
1
1 2 1
2 5
4 3 2 4
0 1
4 5
3 2
1
1 2 1
2 5
4 3 2 4
