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메타 휴리스틱스의 현재와 미래

전문가 제언: ○ 최근 들어 발견적 수법의 연구는 해결하고자 하는 문제마다 각기 그 특성에 맞추어 개발해야 하는 어려움이 있다. 이에 따라 특정 문제가 갖는 정보에 크게 구속되지 않고 다양한 문제에 적용 가능한 상위 수준의 발견적 수법인 메타 휴리스틱스에 대한 이론과 그 응용에 관한 연구가 활발히 전개되고 있다. 대표적인 메타 휴리스틱스로는 유전적 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링, 타부 탐색 수법 등이 있다.

○ 메타 휴리스틱스란 알고리즘에 대한 낱말로서 특정 계산문제에 의존하지 않는 휴리스틱스를 말한다. 다시 말해서 메타 휴리스틱스는 특정 문제에 한정되지 않고 어떠한 문제에 대해서도 범용적으로 대응할 수 있도록 설계된 알고리즘의 기본적인 뼈대를 말한다.

○ 메타 휴리스틱스의 유용성을 더욱 높이기 위해서는 신중하게 구성된 다양한 문제를 이용한 계통적인 수치실험을 통해 메타 휴리스틱스에 있어서 파라미터의 설정과 조정에 대한 유효한 지견(知見)을 추출하고, 계통적으로 분류하고 정리해야 한다.

○ 메타 휴리스틱스는 알고리즘으로서 매우 유연한 구조를 가지고 있다. 이 때문에 서로의 장점을 살리면서 결점을 해소하도록 하는 메타 휴리스틱스 끼리나 혹은 종래의 최적화 수법과의 융합 및 결합 수법이 제안되어 있다. 실제적인 응용 면에 있어서는 개별적인 메타 휴리스틱스를 개량할 뿐만 아니라 융합 및 결합 수법의 검토도 중요한 과제가 된다.

○ 메타 휴리스틱스는 모델링․시뮬레이션 기술과의 결합을 전제로 한 최적화 수법의 개발과 최적화 수법과의 결합을 전제로 한 모델링․시뮬레이션 기술의 개발에 의한 최적화 기술의 발전적 재구축을 위한 주요 기술이 될 것이다. 그리고 이러한 최적화의 뼈대가 실용적인 레벨에서 실현되면 여러 분야에 대한 최적화의 보급을 촉진할 수 있게 될 것이다.

저자: Keiichiro Yasuda
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