고정 코드 알고리즘은 한정된 비트 수로 인코딩된 알고리즘으로, 실행 중에 코드를 변경할 수 없습니다. 이로 인해 SAT 문제와 같은 복잡한 문제를 다루기에 제한이 있을 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 유연성과 적응성을 갖춘 새로운 알고리즘 설계 방법이 필요합니다.
유전 알고리즘(Genetic Algorithms): 유전 알고리즘은 진화 원리를 모방하여 최적해를 찾는 메타휴리스틱 기법입니다. 이 알고리즘은 다양한 해를 생성하고 유전자 조작 및 선택을 통해 최적해를 찾아내는 특징을 가지고 있습니다.
몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search): 이 알고리즘은 확률적 시뮬레이션과 트리 탐색을 결합하여 최적해를 찾는 방법입니다. 고정된 코드로 구현되지만 확률적인 요소를 활용하여 다양한 상황을 고려할 수 있습니다.
신경망 알고리즘(Neural Network Algorithms): 인공 신경망을 활용한 알고리즘은 학습과 적응을 통해 문제에 대한 최적해를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 고정 코드 알고리즘의 한계를 극복하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.