Fintecuriosity

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. 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..

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. 특정 문제의 해결을 위해 사용할 메타휴리스틱스이 결정되면, 문제에 적합한 알고리즘을 설계하게 됩니다. 이때 제일 먼저 고려해야 할 요소는 해의 표현(representation 또는 encoding)입니다. 표현방법에는 이진수, 실수 벡터, 이산 값 벡터, 순열, 그룹, 행렬, 랜덤 키(Random key), 그래프 등 다양한 표현이 가능합..

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. 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 감사..

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. 대부분의 메타휴리스틱스에서는 탐색 中에 목적함수 형태가 변하지 않습니다. 그러나 유도지역탐색(GLS)에서는 탐색에서 지역최적을 찾으면 그 주위는 중대된 목적함수로 변환합니다. 또한 입자군집최적화(PSO)에서도 이미 찾은 지역최적해 주위의 목적함수 값을 증대시켜 이 지역이 재 탐색되는 것을 막는 방법이 제안되었습니다. 이는 지역최적에서 벗어..

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. S-MHs에서 현재해는 이웃에서 해(이웃해)를 발생하여 탐색을 계속합니다. 따라서 이들 알고리즘에서 탐색은 이웃 구조에 의해 결정됩니다. ILS와 GLS은 하나의 이웃을 사용하나, 가변이웃탐색(VNS)은 다양한 형태의 여러 이웃을 사용합니다. 여러 이웃 구조의 사용은 지역탐색의 '강화'가 주 목적입니다. 또한 초기해를 다른 형태의 이웃에서..

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. 초기해가 같으명 항상 같은 결과가 산출되는 알고리즘은 확정적이고, 초기해가 같아도 매번 다른 결과가 나올 수 있으면 확률적입니다. 대부분의 메타휴리스틱스는 확률적(stochastic)입니다. 단지 타부서치(Tabu Search, TS)는 파라미터가 변하지 않는다면 확정적 알고리즘이 됩니다. 확률적 메타휴리스틱의 매 반복에서 새로운 후보해(..

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. 대부분의 메타휴리스틱에서는 과거의 탐색 경험을 저장 또는 기억하여 미래의 탐색에 이용합니다. 이는 해공간의 효율적 탐색을 위한 것으로 메타휴리스틱의 중요한 성질 중 하나입니다. 타부서치는 기억을 명시적으로 사용(단기기억, 중기기억, 장기 기억)하여 탐색합니다. ACO에서는 과거 탐색 정보를 축척하여 이용하고, PSO에서는 자신과 군집의 가..

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. 매 반복에서 운용하는 후보해(candidate solutions)의 수에 따라 집단 기반 메타휴리스틱스(population-based metaheuristics: P-MHs)와 단일해 기반 메타휴리스틱스(single-solution based metaheuristics: S-MHs)로 분류할 수 있습니다. 매 반복(세대)에서 복수의 후보해..

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. 많은 메타휴리스틱은 자연현상을 모방하고 있습니다. 진화 알고리즘(진화전략, 진화프로그래밍, 유전알고리즘, 유전프로그래밍, 차분 진화)과 인공 면역시스템은 생물학에서, ACO, PSO, ABC는 군집 기능에서, SA는 고체물리학에서 영감을 얻었다고 합니다. 자연 현상을 모방하는 알고리즘의 주요 특징은 개체(해)가 하나가 아닌 집단을 이룬다는..

※ 프로젝트 범위 기술서 작성 및 계획 수립의 단계에서는 거의 끝부분에서 수행되는 중요 활동입니다. 주로 고객을 위해 작성되는 이 문서에는 수행하게 될 작업들에 대한 개요와 프로젝트 산출물들이 명확히 기술되어야 합니다. 프로젝트 범위 기술서(project scope statement)는 고객과 프로젝트 팀 멤버들이 프로젝트의 규모, 기간, 산출물에 대해 정확히 이해하는데 유용하게 활용됩니다. 그리고 모든 프로젝트 계획 활동들이 완료되고 나면, 기본 프로젝트 계획(baseline project plan) 수립이 가능해질 것입니다. 기본 프로젝트 계획은 프로젝트 작업들과 자원들에 대한 요구사항 내역들을 제공하며, 다음 단계인 실행단계로 넘어가는 데 발판이 됩니다. 기본 프로젝트 계획은 프로젝트 실행 중에 새..