메타휴리스틱스(Metaheuristics)

메타휴리스틱스(metaheuristics)는 전역최적화를 위한 근사해법으로 1960년대 중반부터 여러 기법이 개발되었습니다. metaheuristic이라는 용어는 Glover(1986)에 의해 처음 사용이 되었습니다. 접두어 'meta'는 그리스어 'higher level' 또는 'beyond'라는 의미이고, 'heuristic'은 'to find', 'to know', 'to discover'라는 의미를 가지고 있습니다.

메타휴리스틱은 '상위 수준의 휴리스틱'이라는 뜻입니다. 메타휴리스틱은 '특정 휴리스틱 구축을 위한 일반적인 구조와 전략을 안내하는 범용 알고리즘 틀(framework)'을 말합니다. 따라서 메타 휴리스틱은 특정 휴리스틱을 개발 할 때 알고리즘의 기본 틀로 사용할 수 있는 상위 휴리스틱입니다.

메타휴리스틱스는 근사해법으로 전역최적해나 어떤 수준 이상의 근사 최적해의 탐색을 보장하지 못합니다. 그러나 메타휴리스틱이 여러 분야에서 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 데 성공적인 결과를 보여 줌으로써 지난 사반세기 동안 큰 관심을 가지게 되었습니다.

적용 분야에는 조합최적화, 연속최적화, 신경망 학습, 패턴인식, 데이터 마이닝, 인공지능, 화상처리, 공학 구조 최적화 등의 공학 분야 뿐만 아니라, 자연과학과 사회과학 등이 포함되었습니다. 많은 연구자들은 이들 분야에서 메타휴리스틱스의 적용성과 효율성을 보여 주었습니다.

참고문헌

[1] [메타 휴리스틱] 메타휴리스틱 개요, https://fintecuriosity-11.tistory.com/317