[AI] Approximation Algorithm

Approximation Algorithm

• Approximation Algorithm, 근사알고리즘
• NP-완전 문제(NP-complete problem)와 같은 계산적으로 어려운 문제를 해결하기 위한 알고리즘
• 최적해에 대한 근사치를 효율적으로 구하는 방법
• 특정한 문제에서 "최적의 해"를 찾기 어려울 때 유용

특징

1. 효율성: 일반적으로 다항 시간 내에 실행되며, 최적 해를 찾는 것보다 빠르게 결과 제공
2. 성능 보장: 근사 알고리즘은 결과의 품질을 수치적으로 보장하는 경우가 많으며, 이는 종종 최적 해와의 비율로 표현 (예: 근사 비율).
3. 문제 특정: 각 문제에 따라 적합한 근사 알고리즘이 다르며, 문제의 특성을 잘 이해해야 함

장점

1. 실용성: 많은 NP-완전 문제에 대해 효율적으로 근사해를 구할 수 있어 실제 문제 해결에 매우 유용
2. 계산 비용 절감: 최적 해를 찾는 데 드는 계산 비용을 크게 줄일 수 있음
3. 사용 용이성: 비교적 단순한 구조를 가질 수 있어 구현이 쉬움

단점

1. 최적 해 보장 부족: 항상 최적의 해를 제공하지 않으며, 근사 오차가 발생할 수 있음
2. 문제에 따라 성능 차이: 특정 문제에서는 성능이 크게 저하될 수 있음
3. 복잡성: 일부 경우, 근사 알고리즘 자체의 복잡성이 높을 수 있음