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10_Wiki/Topics/AI/Simulated-Annealing.md

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 id: MATH-OPT-SA-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, optimization, simulated-annealing, heuristics, global-optimum, algorithm, stochastic-process]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Simulated Annealing (시뮬레이티드 어닐링)]]
+# Simulated Annealing (시뮬레이티드 어닐링)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "초기에는 뜨거운 열기(Randomness)로 지역적 최적해의 함정을 뛰어넘고, 서서히 식어가는 지혜(Cooling Schedule)를 통해 전역 최적해라는 완벽한 결정체를 형성하라" — 금속 공학의 담금질 원리를 모방하여, 복잡한 탐색 공간에서 지역 최적해(Local Optima)를 탈출하고 전역 최적해(Global Optimum)를 찾기 위한 확률적 최적화 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 스케줄링 최적화나 복잡한 지식 그래프의 클러스터링 초기값 설정 시, 지역 최적해 함정을 피하기 위해 시뮬레이티드 어닐링의 확률적 탐색 로직을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Optimization-Algorithms]], [[Randomized-Algorithms]], [[Reinforcement-Learning]], [[Algorithm-Complexity-Analysis]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Simulated-Annealing.md]]
+- [[Optimization-Algorithms]], [[Randomized-Algorithms]], [[Reinforcement-Learning]], Algorithm-Complexity-Analysis
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Simulated-Annealing.md