id: CS-HEUR-001 category: Dev confidence_score: 1.0 tags: [ai, algorithms, Search-algorithms, heuristic, a-star, pathfinding] last_reinforced: 2026-04-26

Heuristic Search (휴리스틱 탐색)

"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.

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.

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.

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