Optimisation (2) 썸네일형 리스트형 최적화 - 탐욕 알고리즘, activity selection problem 이전 글에서 최적화에 대한 개념에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 대표적인 최적화 문제 중 하나인 An activity selection problem과 이를 해결하기 위한 Greedy-Algorithm 또는 탐욕 알고리즘에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. An activity selection problem (활동 선택 문제) 활동 선택 문제는 쉽게 말하면 한 강의실에서 여러 개의 수업을 하려고 할 때 겹치지 않고 한 번에 가장 많은 수업들을 고르는 알고리즘입니다. A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 시작시간 1 3 0 5 3 5 6 8 8 2 12 끝시간 4 4.5 6 7 9 9 10 11 12 14 16 위의 스케줄들을 가지고 가장 많은 개수의 일정을 만들어라는 문제가 주어.. 최적화 Optimisation 글을 올리기 앞서 저는 인공지능을 대해 뛰어난 지식을 갖추진 못했지만 제가 학교 다닐 때 배웠던 인공지능에 대해 조금 더 제대로 알고 싶은 마음에 제가 공부한 것을 같이 공유하고 싶어 블로그를 개설했습니다. 단순히 사전적 내용을 덧붙이기보다는 제가 이해한 내용을 알기 쉽게 표현하려 노력하겠습니다. 오류나 부족한 부분들이 존재할 수 있으니 미리 양해 부탁드리고 혹시 제가 잘못 알고 있는 부분이 있다면 겸허히 받아들여 더 발전할 수 있도록 노력하겠습니다. 일단 최적화의 사전적 의미란 주어진 범위 안에서 최댓값 또는 최솟값을 찾아 자원 또는 비용의 효율성을 추구하는 것입니다. 이것이 인공지능에서는 어떤 의미로 씌는지 알아보도록 하겠습니다. 수학 문제를 풀게 될 때 우리는 단 하나의 정답을 찾아야 합니다. 수많.. 이전 1 다음
