반응형 파라미터튜닝1 [인공지능/최적화/AI] 휴리스틱 알고리즘 DE(Differential Evolution)란? 벡터 차이로 해를 진화시키는 전역 최적화 방법 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 풀다 보면, 해 공간이 너무 넓어서 어디부터 찾아야 할지 막막한 경우가 많습니다.특히 목적함수가 비선형이거나, 매끄럽지 않거나, 미분 정보를 쓰기 어렵거나, 지역 최적해에 쉽게 갇히는 문제에서는 전통적인 방법만으로 답을 찾기 까다로운 경우가 있습니다. 이런 상황에서 자주 언급되는 대표적인 메타휴리스틱 중 하나가 바로 DE(Differential Evolution) 입니다. DE는 Storn과 Price가 제안한 확률적 개체군 기반 최적화 기법으로, 여러 후보 해 사이의 차이 벡터를 이용해 새로운 해를 만든다는 점이 핵심입니다.핵심만 먼저 말하면, DE는 “좋은 해 주변을 무작정 흔드는 방식”이 아니라, 현재 개체군 안에.. 2026. 4. 8. 이전 1 다음 반응형
