평균장 어닐링 알고리즘의 개선 및 응용 연구

Improvement of Mean Field Annealing Algorithm and its Application

현실 세계의 많은 조합 최적화 문제들은 변수들이 강하게 상호 작용함에 따라 만족해야하는 목표 함수가 매우 복잡하게 주어진다. 복잡한 목표 함수에는 많은 지역 최적해들이 존재하기 때문에 전역 최적해를 얻는 것은 엄청난 시간을 필요로 한다. 이러한 문제에 대해 해를 찾는 방법의 하나로 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)이 있다. 본 논문에서는 기존의 이진 상태 공간에만 적용할 수 있었던 평균장 어닐링 알고리즘을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 알고리즘을 수정, 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘(SSA)과 비교하여 비슷한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 수 배 정도의 빠른 좋은 결과를 얻었다.