[메타 휴리스틱] 메타휴리스틱스의 공통 요소

 

 

이번 글의 내용은 전남대학교 산업공학과 김여근 교수님의 메타휴리스틱 교재 정리 및 참조하였음을 먼저 밝힙니다.

(다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 

 

 

이 포스트는 "메타 휴리스틱" 책의 내용을 참조 및 공부한 것을 바탕으로 제가 이해한 정보를 추가하여 쓰여졌습니다.  

 

 

혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 

 

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메타휴리스틱스는 범용 알고리즘의 틀입니다.

 

 

따라서 이를 기반으로 하여 특정 문제의 해결을 위한 알고리즘을 설계할 때, 모든 메타휴리스틱스에서 공통적으로 고려되는 기본 요소가 있는데, 이들 요소에는 해의 표현, 목적함수, 초기해, 파라미터 조정, 종료조건 등이 있습니다.

또한S-MH-h의 기본요소로는 이웃이 있습니다.

 

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

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[References]

 

 

[1] Y. Kim. (2017). 메타휴리스틱스, Metaheuristics

 

[2] Nanda, S. J., & Panda, G. (2014). A survey on nature inspired metaheuristic algorithms for partitional clustering. Swarm and Evolutionary Computation, 16, 1–18.

 

[3] Gogna, A., & Tayal, A. (2013). Metaheuristics: review and application. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 25(4), 503–526.