2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Heuristic-Search.md

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Heuristic Search (휴리스틱 탐색)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"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.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 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.
• 핵심 알고리즘:
  • A Search:* 가장 널리 쓰이는 휴리스틱 탐색으로, 남은 거리(h)를 과소평가(Admissibility)할 경우 항상 최단 경로를 보장함.
  • Greedy Best-First Search: 현재 위치에서 목표에 가장 가까워 보이는 곳으로만 이동. 빠르지만 최단 경로 보장 못함.
  • Beam Search: 메모리 제약을 위해 상위 N개의 유망한 경로만 남기고 탐색 (LLM 문장 생성에 사용).
• 의의: 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어나는 문제(체스, 경로 찾기, 언어 모델링 등)에서 연산 자원을 효율적으로 사용하여 현실적인 시간 내에 답을 도출함.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 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.
• 정책 변화: Skybound 프로젝트의 적 함대 경로 탐색 알고리즘은 장애물 회피를 위해 최적화된 A* 휴리스틱을 사용하여 실시간 프레임 저하 없이 복잡한 지형을 기동함.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Search-Algorithms, Greedy-Algorithms, A-Star-Algorithm-Optimizations, Decision-Trees-and-Random-Forests
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Heuristic-Search.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

• (TODO)

선택 B를 써야 할 때:

• (TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

• [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)