PID 컨트롤러 알고리즘PID 컨트롤러는 Proportional-Integral-Derivative (비례-적분-미분) 제어 알고리즘으로, 제어 시스템에서 목표값과 실제값 간의 오차를 줄이기 위해 사용되는 피드백 제어 방식입니다. 이는 산업 자동화, 로봇 제어, 온도 조절 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다.PID 제어의 구성 요소PID 컨트롤러는 세 가지 주요 제어 요소로 구성됩니다:비례 제어 (Proportional Control, P)현재 오차 $ e(t) $에 비례하여 제어 신호를 생성합니다.오차가 클수록 큰 제어 신호를 만들어 목표값으로 빠르게 이동하도록 합니다.단점: 잔류 오차(steady-state error)가 남을 수 있습니다.적분 제어 (Integral Control, I)시간에 따라 ..

Smitsimax 알고리즘동시 이동 게임에서 최적의 전략을 찾기 위해 설계된 알고리즘으로, Monte Carlo Tree Search(MCTS)와 Minimax의 개념을 결합하여 작동합니다. 이 알고리즘은 각 플레이어가 동시에 행동할 수 있는 환경에서 발생하는 복잡성을 해결하기 위해 고안되었습니다. 아래는 Smitsimax 알고리즘의 작동 방식에 대한 설명입니다.Smitsimax 알고리즘 작동 원리 MCTS 기반 트리 구조 Smitsimax는 각 플레이어마다 독립적인 MCTS 트리를 유지합니다. 이 트리들은 각 플레이어가 자신의 최적 전략을 탐색하는 데 사용됩니다.일반적인 MCTS와 달리, Smitsimax의 노드는 특정 게임 상태를 나타내지 않고, 특정 행동 라인을 따를 때 발생할 수 있는 다양한 상황..

Genetic Algorithm(GA)자연 선택과 진화를 모방하여 최적화 문제를 해결하는 메타휴리스틱 알고리즘입니다. 생물학적 진화의 개념인 선택(Selection), 교차(Crossover), 돌연변이(Mutation)를 기반으로 작동하며, 다음과 같은 단계를 통해 최적의 해를 찾아갑니다:초기화(Initialization)초기 염색체 집합(해 집합)을 무작위로 생성합니다.적합도 평가(Fitness Evaluation)각 염색체(해)의 적합도를 계산합니다.선택(Selection)적합도가 높은 염색체를 부모로 선택합니다.교차(Crossover)부모 염색체를 결합하여 새로운 자손 염색체를 생성합니다.돌연변이(Mutation)자손 염색체에 일부 변화를 가하여 다양성을 유지합니다.종료 조건 확인(Terminat..