유전 알고리즘은 생물학적 진화 과정에서 영감을 얻은 최적화 기법으로, 해결책을 진화시키는 방식으로 문제를 해결합니다. 이러한 알고리즘은 특히 복잡한 문제에 대한 효과적인 근사해를 찾는 데 사용됩니다. Python은 라이브러리 지원과 쉬운 구현 덕분에 유전 알고리즘을 실험하고 적용하기에 매우 적합합니다. 이 글에서는 유전 알고리즘의 기본 원리와 Python을 활용한 간단한 구현 예제를 소개하겠습니다. 유전 알고리즘의 기본 원리인코딩: 문제의 해결책을 유전자로 표현합니다. 일반적으로 이진 문자열, 숫자 배열 등으로 해결책을 인코딩합니다.초기 인구 생성: 해결책의 초기 집합(인구)을 무작위로 생성합니다.적합도 평가: 각 해결책의 적합도를 평가하여 문제의 요구 사항을 얼마나 잘 만족하는지 평가합니다.선택: 적..
Python
확률적 알고리즘은 알고리즘의 동작 중 일부에 무작위성을 도입하여 문제를 해결하는 방법입니다. 이러한 알고리즘들은 종종 계산 복잡도가 높은 문제에 효과적이며, 정확한 해답을 보장하지는 않지만, 높은 확률로 최적에 가까운 해를 제공하거나, 평균적으로 빠른 성능을 나타냅니다. Python은 random 모듈을 통해 확률적 알고리즘을 손쉽게 구현할 수 있으며, 이 글에서는 몬테 카를로 알고리즘과 라스베이거스 알고리즘을 예로 들어 설명하겠습니다. 몬테 카를로 알고리즘몬테 카를로 알고리즘은 무작위 샘플링을 이용하여 수치적 결과를 추정하는 방법입니다. 예를 들어, 원주율(π)의 값을 추정할 수 있습니다.Python으로 원의 면적을 이용한 π 값 계산 예제: import randomdef estimate_pi(num_..
병렬 알고리즘은 컴퓨터의 멀티 코어 프로세서를 활용하여 데이터를 처리하는 기법입니다. 병렬 처리를 통해 알고리즘의 실행 시간을 단축시킬 수 있으며, 대규모 데이터셋의 처리, 과학 연산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰입니다. Python은 multiprocessing 라이브러리를 통해 비교적 쉽게 병렬 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 병렬 알고리즘을 구현하는 기초적인 방법과 예제를 소개하겠습니다. 병렬 처리의 기본 원리병렬 처리는 작업을 여러 프로세스에 분할하여 동시에 실행하는 것을 말합니다. 이를 통해 프로그램의 실행 시간을 줄일 수 있습니다.Python의 multiprocessing 모듈은 독립적인 여러 프로세스를 생성하여 병렬 실행을 가능하게 합니다...
상태 공간 탐색은 인공 지능, 게임 이론, 로봇 공학 등에서 의사 결정을 모델링하는 데 사용되는 방법입니다. 이 기법은 가능한 모든 상태의 집합에서 시작하여, 주어진 문제의 해답으로 이어지는 경로를 찾습니다. Python은 이러한 종류의 알고리즘을 구현하기에 매우 적합한 언어로, 다양한 라이브러리와 간결한 문법을 제공합니다. 이 글에서는 상태 공간 탐색의 개념을 소개하고, Python을 사용한 구현 예를 제공하겠습니다. 상태 공간 탐색의 개념상태 공간 탐색은 모든 가능한 상태를 포함하는 그래프로 문제를 모델링합니다. 각 상태는 노드로 표현되며, 행동은 상태 간의 전이(엣지)를 나타냅니다.탐색 알고리즘은 시작 상태에서 목표 상태까지의 경로를 찾는 것을 목표로 합니다. 이 과정에서 깊이 우선 탐색(DFS)..
