다차원 전역 최적화와 다중제약을 위한 지역 튜닝 인덱스 정보 알고리즘

본 논문은 다차원 전역 최적화 문제 중에서도 특히 목표 함수와 제약식이 다중극값을 가지며 비미분 가능하고, Lipschitz 연속성을 만족하지만 그 상수값이 사전에 알려지지 않은 경우를 대상으로 한다. 이러한 문제는 공학 설계, 물리 모델링, 경제 최적화 등 다양한 분야에서 흔히 발생하지만, 기존의 gradient‑based 방법이나 단순 전역 탐색 기법은 비미분 가능성 및 다중극값 특성 때문에 효율적인 해를 찾기 어렵다. 저자는 이 난제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합한다. 첫 번째는 Peano와 같은 공간‑채우기 곡선을 이용해 다차원 탐색 공간을 1차원 구간으로 매핑하는 방법이다. Peano 곡선은 연속적이며 전체 탐색 공간을 균등하게 커버하므로, 다차원 좌표 x∈ℝⁿ을 파라미터 t∈