[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -2,88 +2,35 @@
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id: wiki-2026-0508-heuristic-search
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title: Heuristic Search
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [CS-HEUR-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: wiki-2026-0508-heuristics
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duplicate_of: "[[Heuristics]]"
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aliases: [A*, IDA*, best-first search, heuristic search]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, algorithms, Search-algorithms, heuristic, a-star, pathfinding]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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confidence_score: 0.95
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, heuristic, search, ai]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# Heuristic Search (휴리스틱 탐색)
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# Heuristic Search
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "완벽한 계산에 집착하기보다, 정답에 가까울 것 같은 길을 먼저 선택하여 탐색의 미로를 돌파하라" — 문제 해결 과정에서 모든 경로를 탐색하는 대신, 현재 상태에서 목표까지 남은 거리나 비용을 추정(Heuristic)하여 탐색 범위를 획기적으로 줄이는 전략.
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> **이 문서는 [[Heuristics]] 의 specialization 입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Best-First Search" — 평가 함수 $f(n) = g(n) + h(n)$ 을 사용하여, 지금까지 온 비용($g$)과 앞으로 남은 예상 비용($h$)의 합이 가장 적은 노드부터 우선적으로 방문하는 우선순위 탐색 패턴.
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- **핵심 알고리즘:**
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- **A* Search:** 가장 널리 쓰이는 휴리스틱 탐색으로, 남은 거리($h$)를 과소평가(Admissibility)할 경우 항상 최단 경로를 보장함.
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- **Greedy Best-First Search:** 현재 위치에서 목표에 가장 가까워 보이는 곳으로만 이동. 빠르지만 최단 경로 보장 못함.
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- **Beam Search:** 메모리 제약을 위해 상위 N개의 유망한 경로만 남기고 탐색 (LLM 문장 생성에 사용).
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- **의의:** 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어나는 문제(체스, 경로 찾기, 언어 모델링 등)에서 연산 자원을 효율적으로 사용하여 현실적인 시간 내에 답을 도출함.
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## 핵심 요약 (search-specific)
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- **A***: 매 f = g + h, 매 admissible h.
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- **IDA***: 매 iterative deepening A* — 매 memory ↓.
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- **Best-first**: 매 h only (greedy).
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- **MCTS**: 매 sampled tree search.
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- **응용**: 매 path planning, puzzle, game AI.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 완전 탐색(BFS, DFS)이 정답이라는 고정관념에서 벗어나, 복잡도가 높은 현실 문제에서는 '충분히 좋은 해'를 빠르게 찾는 휴리스틱이 더 가치 있음을 증명.
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- **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 적 함대 경로 탐색 알고리즘은 장애물 회피를 위해 최적화된 A* 휴리스틱을 사용하여 실시간 프레임 저하 없이 복잡한 지형을 기동함.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Heuristics]] (canonical)
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- Adjacent: [[Goal-Oriented-Action-Planning]] · [[Game-AI]]
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Search-Algorithms, [[Greedy-Algorithms|Greedy-Algorithms]], A-Star-Algorithm-[[Optimization|Optimization]]s, Decision-Trees-and-Random-Forests
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Heuristic-Search.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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