[메타 휴리스틱] 메타휴리스틱스에서의 목적함수

 

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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메타휴리스틱스에서는 후보해들을 평가하는 함수가 필요합니다.

 

 

이 평가는 흔히 목적함수에 의해 이루어집니다. 목적함수 값에 의해 해의 품질 또는 적합도(fitness)가 결정됩니다. 진화 알고리즘에서는 'fitness'를 생물학의 용어인 '적응도'로 번역합니다. 목적함수는 좋은 해가 있는 탐색 영역으로 탐색을 유도하는 역할을 합니다.

 

대부분의 최적화 문제에서는 해는 절대적이고 고정된 값을 갖는 목적함수에 의해 평가가 됩니다. 이 경우 좋은 해로의 탐색을 촉진하기 위하여 목적함수를 변형한 '평가함수'를 사용하기도 합니다. 그러나 게임문제나 협조 또는 경쟁 공진화알고리즘에서 해의 평가는 다른 해와 상대적이거나 경쟁적으로 평가가 됩니다. 이 경우에는 효과적이고 효율적으로 해를 평가할 수 있는 평가전략과 평가함수를 고려해야 합니다.

 

 

 

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] Myrsini, A. (2016) Metaheuristics-based Optimal Reactive Power Management in Offshore Wind Farms-Master Thesis-TU Delft