지능형 최적화
지능형 최적화 기법의 이론과 응용을 다루는 고급 과정으로, 전통적인 기울기 방법에서부터 현대의 진화적 메타휴리스틱, 다목적 최적화, 서로보조 모델, 그리고 연합 기계학습 응용까지 포괄합니다.
강좌 개요
📚 콘텐츠 요약
복잡한 공학 시스템의 이론 및 적용을 다루는 고급 과정으로, 전통적인 기울기 방법에서부터 현대의 진화적 메타휴리스틱, 다목적 최적화, 서로보조 모델, 연합 학습 기반 머신 러닝 응용까지 포함된다.
고급 진화적 메타휴리스틱과 데이터 기반 지능형 최적화를 마스터하여 복잡한 공학 시스템에 적용하라.
🎯 학습 목표
- 연속형 및 볼록형 문제에서부터 복잡한 조합 프레임워크까지 최적화 문제의 수학적 기초와 분류 체계를 이해한다.
- 진화 계산, 다목적 최적화, 서로보조 모델을 실제 공학 및 머신러닝 문제에 효과적으로 적용하는 능력을 갖춘다.
🔹 수업 1: 최적화의 기초 (I)
개요: 본 수업은 최적화의 수학적 기초와 분류 체계를 소개하며, 결정 변수, 목적 함수, 제약 조건을 식별하는 데 중점을 둔다. 공학 설계 및 머신러닝과 같은 복잡한 시스템에서의 문제 정의 실무적 도전 과제를 탐구한다.
학습 결과:
- 결정 변수, 목적 함수, 제약 조건을 포함한 최적화 문제의 수학적 구성 요소를 정의할 수 있다.
- 변수 유형, 제약 조건, 목적 함수에 기반한 다차원 분류 체계를 사용하여 최적화 문제를 구분할 수 있다.
- 국소 최적과 전역 최적을 구분하고 볼록 최적화의 특수 성질을 식별할 수 있다.
- 현실 세계의 사례를 형식적인 최적화 프레임워크로 변환할 수 있다.
🔹 수업 2: 뉴턴-랍슨법과 경사 하강법
개요: 본 수업은 해석적 최적화에서 비선형 함수의 최적값을 찾기 위한 반복적 수치 방법으로의 전환을 다룬다. 뉴턴-랍슨법, 준-뉴턴 근사, 그리고 다양한 경사 기반 접근 방식(예: RPROP)의 작동 원리, 장점, 한계를 자세히 설명한다.
학습 결과:
- 함수의 기울기가 0이 되는 지점을 찾아 국소 최대값과 최소값을 식별할 수 있다.
- 단변량 및 다변량 공간에서 뉴턴-랍슨법과 경사 하강법의 효율성과 요구 조건을 비교할 수 있다.
- "기울기 소멸"과 "기울기 폭발" 문제를 설명하고, 최적화의 발산에 미치는 영향을 설명할 수 있다.
- 준-뉴턴 방법과 RPROP가 계산 부담을 줄이고 최적화 안정성을 향상시키는 목적을 설명할 수 있다.
🔹 수업 3: 유전자 알고리즘과 제약 조건 처리
개요: 본 수업은 진화 알고리즘(EAs)으로 알려진 인구 기반 확률적 탐색 휴리스틱을 탐구한다. 생물학적 기초를 바탕으로 한 유전자 알고리즘(GA)의 구조, 다양한 표현 방식, 선택, 교차, 변이의 메커니즘을 설명하며, 특수한 제약 조건 처리 기술도 다룬다.
학습 결과:
- 경사 기반 방법과 인구 기반 탐색 휴리스틱 간의 차이를 비교하여, 언제 EAs가 더 적절한지 판단할 수 있다.
- 생물 진화와 컴퓨터 최적화 용어 간의 매핑 관계를 설명할 수 있다.
- 다점 교차, 비트 반전 변이, 토너먼트 선택 등 다양한 유전자 알고리즘 연산자를 구현할 수 있다.
- 처벌된 적합도 함수, 기울기 기반 복구 방법과 같은 제약 조건 처리 기술을 적용할 수 있다.
🔹 수업 4: 진화 전략과 유전자 프로그래밍
개요: 본 수업은 고급 진화 계산 기법을 다루며, 실수 코드 유전자 알고리즘에서 진화 전략(ES)과 유전자 프로그래밍(GP)으로 전환한다. 특히, 시뮬레이션 이진 교차, ES 내 단계 크기 적응, 수학적 함수를 진화시키기 위한 트리 기반 표현 방식을 상세히 설명한다.
학습 결과:
- 실수 코드 유전자 알고리즘의 메커니즘을 분석하고, 특히 시뮬레이션 이진 교차와 다항 변이를 설명할 수 있다.
- 진화 전략의 변종을 평가하며, (1+1)-ES, (\mu, \lambda), (\mu + \lambda) 선택 방식을 이해할 수 있다.
- 기본 함수 집합과 종단 집합을 포함한 트리 기반 표현을 활용해 유전자 프로그래밍 모델을 구성할 수 있다.
- GP에 적합한 초기화 방법(예: 전체 생성, 성장, 램프드-홀프-앤드-홀프)을 결정할 수 있다.
🔹 수업 5: 차분 진화와 입자 군집 최적화
개요: 본 수업은 고급 메타휴리스틱 최적화 기법을 다루며, 차분 진화(DE)와 입자 군집 최적화(PSO)에 초점을 맞춘다. DE의 벡터 기반 변이의 수학적 기초와 PSO의 생물학적 사회적 행동에 기반한 입자 움직임을 자세히 설명한다.
학습 결과:
- 처벌된 적합도 함수, 복구 방법, 확률적 순위 등 제약 조건 처리 기법을 분석할 수 있다.
- 차분 진화 알고리즘의 변이, 교차, 선택 단계를 명확히 구성할 수 있다.
- 표준 입자 군집 최적화의 메커니즘을 설명하며, 개인 최선, 전역 최선, 관성 가중치의 역할을 분석할 수 있다.
- 로컬 PSO, 구속성 있는 PSO, 경쟁 기반 군집 알고리즘(CSO) 등의 PSO 변종을 평가할 수 있다.
🔹 수업 6: 다목적 최적화: 분해 기반 접근
개요: 본 수업은 파레토 최적성과 지배의 기본 정의, 고전적 집계 방법, 고급 분해 기반 진화 알고리즘을 탐구한다. 복수 목적 문제를 MOEA/D와 같은 방법을 통해 단일 목적 하위 문제로 변환하는 방법을 상세히 설명한다.
학습 결과:
- 결정 공간과 목적 공간 내에서 파레토 지배, 파레토 최적 집합, 파레토 선을 정의하고 식별할 수 있다.
- 사전, 사후, 상호작용적 접근 방식을 비교하고 대비할 수 있다.
- 다목적 최적화에서 분해 기법이 복수 목적 문제를 단일 목적 하위 문제로 변환하는 메커니즘을 설명할 수 있다.
- 동적 가중치 집계(DWA)와 MOEA/D가 볼록 및 오목 파레토 선을 다룰 때 가지는 장점을 분석할 수 있다.
🔹 수업 7: 다목적 최적화: 지배 기반 접근
개요: 본 수업은 다목적 진화 알고리즘(MOEAs)의 고급 기법에 초점을 맞추며, 참조 벡터 지도형 다목적 진화 알고리즘(RVEA)과 지배 기반 적합도 할당을 설명한다. 니치 유지 기법을 통한 다양성 유지와 NSGA-II와 같은 비지배 정렬 알고리즘의 비교 분석을 진행한다.
학습 결과:
- 참조 벡터 생성과 각도 보상 거리(APD) 계산을 포함한 RVEA 절차를 구현할 수 있다.
- 순위 할당과 공유 함수를 이용해 지배 기반 적합도와 다양성을 계산할 수 있다.
- 기본, 빠른, 효율적인 비지배 정렬 알고리즘의 절차와 계산 복잡도를 분석할 수 있다.
- 비지배 정렬 유전자 알고리즘 II(NSGA-II)의 작업 흐름을 개략적으로 설명할 수 있다.
🔹 수업 8: 성능 지표와 고급 선택
개요: 본 수업은 NSGA-II 알고리즘의 메커니즘을 다루며, 끼워넣기 거리와 환경 선택을 포함하고, 성능 평가 지표를 탐구한다. 또한, 확률 분포 추정 알고리즘(EDAs)을 통한 고급 선택 방법과 연속 문제에서 규칙성 모델링을 설명한다.
학습 결과:
- NSGA-II 프레임워크 내에서 끼워넣기 거리와 순위 기반 선택을 계산하고 적용할 수 있다.
- GD, IGD, 하이퍼볼륨, 스패싱 등의 다양한 성능 지표의 효과를 평가할 수 있다.
- 전통적인 유전 연산자와 확률 분포 기반 접근 방식(예: 확률 분포 추정 알고리즘, EDAs)의 차이를 구분할 수 있다.
- 파레토 집합의 규칙성이 잠재 공간 맵핑과 지역 주성분 분석(지역 PCA)을 통해 어떻게 모델링될 수 있는지 설명할 수 있다.
🔹 수업 9: 확률 분포 추정 알고리즘과 신경망
개요: 본 과정은 고차원 최적화에서 선택 압력 손실을 극복하기 위한 전략과 머신러닝 모델의 포괄적 분류 체계를 탐구한다. 백프로파게이션과 경사 하강법 변종을 포함한 신경망 학습의 수학적 기초를 상세히 설명한다.
학습 결과:
- 다목적 최적화에서 선택 압력 손실을 해결하기 위한 방법을 식별하고 적용할 수 있다.
- 생성형과 판별형 모델로 머신러닝 모델을 분류하고, 다양한 학습 패러다임을 구분할 수 있다.
- 신경망 학습의 수학적 기초(델타 법칙, 백프로파게이션)를 설명할 수 있다.
- 다양한 경사 하강법 변종과 수렴 문제 완화를 위한 히우리스틱을 평가할 수 있다.
🔹 수업 10: 모델 선택과 진화적 구조 최적화
개요: 본 수업은 딥 신경망 학습의 도전 과제를 탐구하며, 기울기 소멸 문제와 과적합을 방지하기 위한 모델 선택을 다룬다. 검증 기법, 앙상블 학습 전략, 지역 학습과 진화 계산의 통합을 설명한다.
학습 결과:
- 편향-분산 트레이드오프, 조기 중단, 교차 검증 기법을 사용해 과적합을 식별하고 완화할 수 있다.
- 배깅, 부스팅, 스태킹 앙상블 방법의 차이를 구분할 수 있다.
- 진화-학습 패러다임에서 라마르크와 발드윈 메커니즘의 차이를 비교할 수 있다.
- 신경망 연결 행렬과 아키텍처에 대한 구조 최적화 프레임워크를 설계할 수 있다.
🔹 수업 11: 다목적 머신러닝과 데이터 기반 최적화
개요: 본 수업은 다목적 진화 알고리즘을 머신러닝 및 데이터 기반 최적화에 통합하는 방법을 탐구한다. 파레토 기반 접근 방식이 신경망 구조와 클러스터링을 최적화하는 방식을 설명하며, 비용이 큰 평가를 위한 서로보조 모델 관리 전략도 소개한다.
학습 결과:
- 파레토 기반 정규화를 통해 모델 정확도와 복잡도 사이의 트레이드오프를 분석할 수 있다.
- 클러스터링과 특징 추출을 위한 다목적 프레임워크를 평가할 수 있다.
- 서로보조 최적화에 적합한 모델 관리 전략(개별, 인구, 세대 기반)을 결정할 수 있다.
🔹 수업 12: 기본 모델 관리와 베이지안 최적화
개요: 본 수업은 계산 비용이 큰 평가를 처리하기 위해 데이터 기반 진화적 최적화에 메타모델(서로보조 모델)을 통합하는 방법을 탐구한다. 모델 관리 전략을 상세히 설명하고, 가우시안 프로세스를 활용한 베이지안 최적화(BO)에 깊이 들어간다.
학습 결과:
- 모델 관리의 정의와 최적화 중 거짓 최소값을 방지하기 위한 필요성을 설명할 수 있다.
- 개별 기반, 세대 기반, 인구 기반 모델 관리 전략을 비교할 수 있다.
- 사전 확률 선택에서 시작하여 획득 함수를 활용하는 베이지안 최적화 워크플로우를 수행할 수 있다.
- 가우시안 프로세스의 수학적 프레임워크와 커널 조건을 분석할 수 있다.
- 베이지안 최적화의 계산적 도전 과제를 식별하고, 차원 감소와 같은 완화 전략을 제안할 수 있다.
🔹 수업 13: 서로보조 다목적 최적화와 지식 전이
개요: 본 수업은 서로보조 다목적 최적화(SA-MOO)의 고급 전략을 탐구하며, RVEA와 그 크리징 지원 변종에 초점을 맞춘다. 비용이 매우 높은 다목적 문제(HE-MOPs)를 다루는 방법과 세 가지 주요 지식 전이 프레임워크를 소개한다.
학습 결과:
- 참조 벡터 지도형 진화 알고리즘의 메커니즘과 각도 보상 거리의 사용을 분석할 수 있다.
- 앙상블과 크리징 모델을 활용한 서로보조 모델 관리 전략을 평가할 수 있다.
- 파라미터 기반, 인스턴스 기반, 하이브리드 도메인 적응 방법을 구분하여 지식 전이에 적용할 수 있다.
- 실제 공학 응용 사례에 다목적 최적화 원리를 적용할 수 있다.
🔹 수업 14: 진화적 머신러닝과 신경망 아키텍처 탐색
개요: 본 수업은 진화 계산과 머신러닝의 융합을 탐구하며, 자동 머신러닝(AutoML)과 신경망 아키텍처 탐색(NAS)에 초점을 맞춘다. 하이퍼파라미터의 자동 최적화와 생물학적 로봇공학에서의 제어 시스템과 형태의 공진화를 다룬다.
학습 결과:
- 진화적 신경망 아키텍처 탐색(E-NAS)의 다섯 가지 주요 단계를 정의할 수 있다.
- 마크로와 마이크로 탐색 공간의 차이와 서퍼넷이 계산 비용을 줄이는 역할을 구분할 수 있다.
- 노드 상속과 서로보조 모델을 포함한 NAS의 계산 효율성 향상 전략을 식별할 수 있다.
- 뇌-몸 공진화의 원리와 유전자 조절 네트워크가 발달 과정에서 수행하는 역할을 설명할 수 있다.
🔹 수업 15: 개인정보 보호 머신러닝과 연합 학습
개요: 본 수업은 중앙 집중형 클라우드 기반 학습에서 분산형, 개인정보 보호 기반 프레임워크로의 전환을 탐구한다. 연합 학습의 메커니즘을 설명하며, 통신 효율성과 개인정보 보호를 위한 기술적 해결책(예: 차등 프라이버시, 동형 암호화)을 분석한다.
학습 결과:
- 중앙 집중형 클라우드 학습과 분산형 기기 내 학습의 차이를 구분할 수 있다.
- 개인정보 보호 컴퓨팅 기술(차등 프라이버시, 동형 암호화)의 핵심 메커니즘을 설명할 수 있다.
- 수평적 및 수직적 연합 학습의 운영 흐름을 분석하고, 비-독립 동일성 데이터(Non-IID)의 도전 과제를 설명할 수 있다.
- 계층별 비동기 업데이트와 같은 통신 효율성 향상 전략을 평가할 수 있다.
- 보안 연합 베이지안 진화 알고리즘의 구현을 설명할 수 있다.