ITPE * JackerLab

개요Constraint Programming(CP)은 변수와 조건(제약)을 정의하고, 이 조건을 모두 만족하는 해를 찾는 방식의 문제 해결 패러다임입니다. 수학적 최적화, 스케줄링, 퍼즐, 자원 할당 등 조합 최적화 문제에 널리 활용되며, AI 및 산업 자동화에서도 강력한 해결 수단으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Constraint Programming은 "무엇(What)을 풀 것인가"에 집중하는 선언적(declarative) 문제 기술 방식입니다. 변수의 도메인(domain)과 제약조건(constraints)을 기술하고, 가능한 해(solution)를 제약 만족 해 탐색 알고리즘으로 찾아냅니다.전통적인 명령형 프로그래밍과 달리, CP는 ‘조건을 만족하는 해’를 자동으로 추론하며, 이는 SAT ..

개요메타휴리스틱스(Metaheuristics)는 다양한 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 고안된 일반화된 탐색 알고리즘 전략이다. 특정 문제에만 적용되는 전통적인 알고리즘과 달리, 메타휴리스틱스는 다양한 문제에 유연하게 적용 가능하며, 전역 최적해를 탐색하는 데 강점을 가진다. 산업, 공학, 물류, 인공지능 분야 등에서 복잡한 결정 문제를 해결하는 데 널리 활용되고 있다.1. 개념 및 정의Metaheuristics는 탐색 공간에서의 효율적인 해 찾기를 위해 휴리스틱스의 상위 개념으로 작동하는 최적화 프레임워크이다.목적: 계산적으로 어려운(비선형, NP-hard 등) 문제에 대한 근사 최적해 탐색기반 원리: 확률적 탐색, 지역 최적 회피, 탐색·활용 균형특징: 문제 비종속성, 다양한 도메인에 적용 가능,..