NOTES

최적화

모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화하며 확인한 것을 기록합니다. 통한 방법만이 아니라 통하지 않았던 시도까지 남깁니다.

TOTAL 2 · 최적화

유전 알고리즘이 한 번 좋은 해를 찾았다고 해서 안정적인 방법이라고 결론 내리기 어렵습니다. 초기 집단과 난수에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문입니다. 실무에서는 최고값보다 여러 번 실행했을 때의 품질과 시간 분포가 중요합니다.

최적화 모델이 '해 없음'을 반환하면 알고리즘이 실패했다고 생각하기 쉽습니다. 실제로는 납기, 인력, 설비 시간 같은 입력 조건이 서로 동시에 만족될 수 없다는 신호일 수 있습니다. 충돌을 설명 가능한 업무 언어로 바꾸는 과정이 필요합니다.

다루었으면 하는 주제가 있으신가요?