EA의 예시: 외판원 문제(TSP)와 K-means Clustering

EA는 evolutionary algorithm을 의미한다. 엑셀의 EA 해찾기 기능을 사용하는 예시를 보자. 이동 영업사원 문제 영업사원은 항상 이곳저곳 돌아다닌다. n개의 도시를 돌아다녀야 하는 영업사원이 있다고 하자. 각각의 도시를 한번 가야 하고 반드시 돌아와야 한다. 일반적으로 이러한 외판원 문제(TSP)에서 가능한 방문 방식의 수는 팩토리얼로 계산된다. 하지만 위 식에서도 보이지만 팩토리얼 계산은 답이없다. 가능한 모든 조합을 고르는 방법은 말 그대로 답이 없다. 가야 할 도시가 많아질 수록 계산이 어려워지고 일반적인 계산을 하다가 내 컴퓨터가 부서지는 것이 먼저일 것이다. 때문에 우리는 휴리스틱, EA를 사용하게 된다. 결정변수는 To 아래의 숫자들이 될 것이다. 그럼 이제 위와 같은 값이 나온다. 한편 EA옵션을 결정할 수 있다. 수렴도는 값이 얼마나 달라도 되는 지에 대한 것이다. 변이율은 값이 변하는 확률에 대한 것이다. 모집단 크기는 명확하다. 말 그대로 모집단의...