메타휴리스틱

메타휴리스틱 (Metaheuristic)은 조합 최적화 문제 또는 전역 최적화 문제를 해결하기 위한 상위 수준의 문제 해결 전략이다. 휴리스틱 알고리즘이 특정 문제에 특화되어 좋은 해를 빠르게 찾도록 설계되는 반면, 메타휴리스틱은 보다 일반적인 프레임워크를 제공하여 다양한 문제에 적용할 수 있도록 설계되었다. "메타"라는 접두사는 "넘어선" 또는 "고수준"을 의미하며, 이는 메타휴리스틱이 다른 휴리스틱 방법론을 안내하고 개선하는 역할을 한다는 것을 나타낸다.

메타휴리스틱 알고리즘은 일반적으로 다음과 같은 특징을 가진다.

• 탐색과 활용의 균형: 해 공간을 탐색하여 새로운 가능성을 발견하고 (탐색, Exploration), 이미 발견된 좋은 해 주변을 집중적으로 탐색하여 더 나은 해를 찾는다 (활용, Exploitation).
• 국소 최적 해 극복: 국소 최적 해에 갇히지 않고 전역 최적 해를 찾기 위해 다양한 전략 (예: 무작위성, 이웃 탐색, 해 집단 유지)을 사용한다.
• 문제 독립성: 특정 문제에 대한 사전 지식 없이도 적용 가능하도록 설계되어 다양한 문제에 적용될 수 있다.
• 반복적인 개선: 초기 해에서 시작하여 반복적인 개선 과정을 통해 해의 품질을 향상시킨다.

널리 사용되는 메타휴리스틱 알고리즘에는 다음과 같은 것들이 있다.

• 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm): 생물의 진화 과정을 모방하여 해 집단을 진화시키는 알고리즘.
• 모의 담금질 (Simulated Annealing): 금속의 담금질 과정을 모방하여 확률적인 탐색을 통해 최적 해를 찾는 알고리즘.
• 타부 탐색 (Tabu Search): 이웃 해를 탐색할 때 최근에 방문한 해를 금지하여 국소 최적 해에 갇히는 것을 방지하는 알고리즘.
• 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization): 개미가 페로몬을 이용하여 먹이를 찾는 행동을 모방하여 최적 경로를 찾는 알고리즘.
• 입자 군집 최적화 (Particle Swarm Optimization): 새나 물고기 떼의 군집 행동을 모방하여 해 공간을 탐색하는 알고리즘.

메타휴리스틱은 문제의 복잡성이나 규모가 커서 정확한 해를 찾는 것이 어려운 경우에 유용하게 사용된다. 하지만 메타휴리스틱 알고리즘은 최적 해를 보장하지 않으며, 문제의 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택하고 매개변수를 조정하는 것이 중요하다. 또한, 메타휴리스틱 알고리즘의 성능은 초기 해의 품질에 영향을 받을 수 있으므로, 좋은 초기 해를 생성하는 것도 중요하다.