Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/delivery-problem
강좌 소개
배달 회사들이 매일 수백만 번 필요로 하는 문제, 바로 여행하는 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)에 대한 Coursera의 온라인 강좌를 소개합니다. 이 강좌에서는 Python을 사용하여 TSP의 효율적인 프로그램을 구현하는 과정을 함께 진행합니다. 이 문제의 목표는 주어진 장소를 가능한 한 빠르게 모두 방문하는 것입니다. TSP는 해결이 어렵고, 이를 결정하는 것이 P 대 NP 문제의 본질적인 부분이라는 점 아래, 강좌의 개요를 살펴보겠습니다.
강좌 내용 및 커리큘럼
1. 여행하는 세일즈맨 문제
이 모듈에서는 TSP의 수학적 모델 정의와 이 문제의 다양한 응용에 대해 살펴봅니다. 간단한 경우(상품 배달, 여행 계획)에서부터 데이터 저장 및 압축, 유전체 조립 등 덜 명백한 응용에 대해서도 소개합니다. 이후 TSP를 위한 프로그램 구현의 첫걸음을 함께 내딛습니다.
2. 정확한 알고리즘
우리는 TSP를 해결하기 위해 두 가지 일반적인 방법을 살펴봅니다. 첫 번째는 ‘분기 한계법(branch and bound)’으로, 조합 최적화에서 고전적인 접근 방식입니다. 이는 브루트 포스 탐색을 개선한 방법으로, 각 단계에서 현재의 경로를 계속 구축할지 여부를 확인합니다. 두 번째는 ‘동적 계획법(dynamic programming)’으로, 다양한 문제를 해결하는 데 가장 인기 있는 알고리즘 기법입니다.
3. 근사 알고리즘
정확한 솔루션을 찾는 것이 어렵다는 것을 토대로, 효율적으로 근사적인 솔루션을 찾는 방법에 대해 배웁니다. 우리는 두 가지 알고리즘을 배우게 됩니다. 첫 번째는 최적 해결책의 길이보다 최대 두 배 길이의 솔루션을 빠르게 찾아줄 것을 보장합니다. 두 번째 알고리즘은 그런 보장은 없지만, 실제 상황에서 좋은 성과를 보인다는 증거가 있습니다.
추천 이유
이 강좌는 컴퓨터 과학 및 알고리즘에 관심이 있는 모든 이에게 강력히 추천합니다. TSP는 단순히 경로를 찾는 것을 넘어서 비즈니스와 데이터 최적화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 문제입니다. Python으로 프로그래밍을 배우고, 어려운 문제를 해결하는 능력을 키우고 싶다면 이 강좌는 선택이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/delivery-problem