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정보처리기술사 2

메타휴리스틱스 - [126화 1교시]

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 휴리스틱..

정규분포 특징 - [126회 1교시]

정규분포(Normal distribution)는 연속확률분포(즉, 정수 뿐만아니라 연속된 값을 취할 수 있는 분포)의 하나로, 가우스 분포(Gaussian distribution)라고도 한다. 정규분포는 일상적인 자료에서 흔히 볼 수 있는 분포이다. 가령 전체 부서 남자 직원의 키를 조사했을 때 보통 평균값 주변에 많이 분포되어 있고, 평균 값에서 멀어질수록 더 적은 수가 분포되어 있는 것을 생각해보면 된다. 특히 모집단의 수가 클 경우 정규분포를 근사적으로 따를 것으로 가정하고 통계적 분석을 할 수 있다. ​ 그러나 이 외에도 정규분포가 통계학에서 아주 유용하게 사용되는 이유는 따로 있다. 중심극한정리(Central limit theorem, CLT)가 바로 그 것인데, 간단히 설명하자면 모든 표본 평..

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