반응형 조합최적화2 [최적화/AI] 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)이란? 선택·교차·돌연변이로 이해하는 핵심 원리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 다루다 보면, 해를 한 번에 정확히 계산해서 찾기 어려운 경우가 많습니다.특히 변수 조합이 너무 많거나, 함수가 매끄럽지 않거나, 미분이 어렵거나, 정수 조건과 제약조건이 함께 얽혀 있으면 전통적인 방법만으로는 풀기 까다로운 경우가 많습니다. 이런 상황에서 자주 등장하는 접근이 바로 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 입니다. MathWorks는 GA를 확률적(stochastic) 이고 개체군 기반(population-based) 인 알고리즘으로 설명하며, 연속 변수뿐 아니라 정수 제약이 있는 문제와 비매끄러운 문제에도 적용할 수 있다고 설명합니다. 핵심만 먼저 말하면, 유전 알고리즘은 좋은 해를 가.. 2026. 4. 7. [인공지능/최적화/AI] 휴리스틱 알고리즘 SA(Simulated Annealing)란 무엇인가? 국소해를 넘어서 더 좋은 해를 찾는 방법 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 풀다 보면 자주 부딪히는 벽이 있습니다.바로 지금 당장은 좋아 보이지만 전체적으로는 최선이 아닌 해, 즉 local minimum(국소 최솟값) 입니다.이럴 때 자주 등장하는 대표적인 휴리스틱 알고리즘이 바로 SA, Simulated Annealing 입니다.SA는 금속을 천천히 식히며 더 안정적인 상태로 가는 과정에서 아이디어를 가져온 확률적 최적화 기법으로, 1983년 Kirkpatrick, Gelatt, Vecchi에 의해 대표적인 메타휴리스틱으로 정리된 방법입니다. 핵심은 초반에는 비교적 과감하게 탐색하고, 후반에는 점점 안정적으로 수렴하는 데 있습니다.SA를 한 문장으로 설명하면“지금보다 나쁜 선택도 가끔은 받.. 2026. 4. 7. 이전 1 다음 반응형
