반응형 SA알고리즘2 [simanneal / scipy_dual_annealing] Python으로 Simulated Annealing 시작하기: SA 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. 지난 글에서 SA(Simulated Annealing) 알고리즘 자체의 개념을 정리했다면, 이번에는 조금 더 실무적인 관점에서 Python에서 SA를 어떻게 써야 하는지, 그리고 하이퍼파라미터는 어떤 의미를 가지는지 정리해보겠습니다.Python에서 SA를 다룰 때 많이 언급되는 축은 크게 두 가지입니다.하나는 조합 최적화나 이산 상태 탐색에 직관적인 simanneal이고, 다른 하나는 SciPy가 제공하는 연속 변수용 전역 최적화 함수 scipy.optimize.dual_annealing입니다. simanneal은 PyPI 기준으로 Simulated Annealing 전용 패키지이며, 최신 공개 릴리스는 0.5.0입니다. 반면 dual_a.. 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
