프로젝트 소개
본 과제는 그래디언트를 구하기 어려운 최적화 문제에서 활용되는 인구 기반 최적화 알고리즘의 수렴성 해석과 최적성 규명 연구임. 여러 입자가 상호작용하며 최저점을 찾는 과정을 수학적으로 분석하여 알고리즘의 이론적 기반을 강화하는 데 목적이 있음.
연구 목표는 확률적 나선 최적화 알고리즘의 수렴점 존재성과 최적성, 컨센서스 기반 최적화 알고리즘의 약한 국소적 최적성, 인구 기반 훈련의 수렴점 조건을 정립하는 데 있음. 이를 통해 기계학습 하이퍼파라미터 최적화 등 응용에서 새로운 인구 기반 최적화 기법 개발과 성능 향상에 기여할 것으로 기대됨.