반응형 Python4 [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. [PyGAD / DEAP] Python으로 Genetic Algorithm 시작하기: 유전 알고리즘 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 경우의 수가 많고, 미분 기반 최적화가 어려운 문제를 풀 때 자주 쓰이는 대표적인 휴리스틱 최적화 기법입니다.특히 설계 변수 조합이 많거나, 해 공간이 복잡한 문제에서 꽤 유용하게 활용됩니다.이번 글에서는 유전 알고리즘 이론 자체보다, Python에서 어떤 패키지를 쓰면 좋은지, 그리고 주요 하이퍼파라미터는 어떤 의미를 가지는지 중심으로 가볍게 정리해보겠습니다.어떤 Python 패키지를 쓰면 좋을까?유전 알고리즘을 Python에서 구현할 때 많이 쓰이는 패키지는 대표적으로 PyGAD와 DEAP입니다.PyGADPyGAD는 유전 알고리즘을 비교적 간단하게 실행할 수 있는 패키지입니.. 2026. 4. 7. [Anaconda/아나콘다] conda 가상환경 명령 모음 (feat. 가상환경 이란 무엇이고 왜 만들까?) 오늘은 Python을 사용하면 가상환경 구축 및 관리하는데 가장 많이 사용하는 명령어들을 적어볼까 합니다. 저도 오랜만에 python을 돌리다 보면 기억이 안날때가 있어 구글링하거나 GPT에게 물어보곤 합니다. 그렇다면 가상환경이란 무엇이고 왜 만들어야 할까요?가상환경은 주로 소프트웨어 개발에서 사용하는 개념으로, 특정 프로젝트나 작업에 필요한 패키지와 의존성을 독립적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 간단히 말해, 서로 다른 프로젝트가 서로의 패키지나 라이브러리 설정에 영향을 미치지 않도록 격리된 환경을 제공하는 것입니다.가상환경을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다 1. 독립성: 각 가상환경은 독립적으로 동작하므로, 각 프로젝트에 설치된 패키지 간 영향을 미치지 않습니다. 2. 재현 가능성: .. 2025. 1. 7. [OpenAI/ChatGPT] ChatGPT의 (python 코딩 편) reinforcement learning 안녕하세요. "기억하고자 하는 모든 것"을 담아내는 "리멤버미" 입니다. ChatGPT가 코드를 잘 짜준다고 해서 한번 시도해 봤습니다. 한글로 치면 속도가 느려서 영어로 질문해 봤습니다. reinforcement learning 을 위한 게임 환경인 tic tac toe 를 코드로 짜달라고 요청해 봤습니다. 그리고 코드를 설명해달라고 했죠. 놀랍게도 1분도 안되서 코드를 완성시키고 설명을 해줍니다. 코드를 돌려보니 에러없이 잘 돌아가더군요. 앞으로 코드 짤때나 공부할때는 chat GPT를 활용해야 겟어요. 사용하다가 팁이나 문제점이 생기면 다시 리뷰 드리겟습니다! 2023. 1. 26. 이전 1 다음 반응형
