서론

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█ 서론

→  진화 알고리즘은 자연세계의 진화과정을 컴퓨터 상에서 시뮬레이션 함으로써 복잡한 실 세계의 문제를 해결하고자 하는 계산모델이다. 진화 알고리즘은 구조가 간단하고 방법이 일반적이어서 응용범위가 매우 넓으며, 특히 적응적 탐색과 학습 및 최적화를 통한 공학적인 문제의 해결에 많이 이용되고 있다. 또한, 최근에는 신경망, 퍼지 로직과의 결합으로 그 응용범위는 점점 늘어나고 있는 추세이다.
→ 진화 알고리즘은 염색체를 표현하는 방법과 연산자의 종류 및 특성에 따라 여러 가지가 있으나 대표적으로 표 1과 같이 4가지로 나누어 볼 수 있다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며 진화전략(Evolution Strategies, ES)은 실수의 값을 취하는 유전자들로 구성된 벡터를 사용한다.

그 밖에도 그래프와 트리를 염색체 표현에 사용하는 진화 프로그래밍(Evolutionary Programming, EP)과 유전자 프로그래밍(Genetic Program- ing, GP)등이 있다. 진화적 탐색에 사용되는 연산자로는 EP와 ES는 돌연변이(mutation) 를 GA와 GP는 교배(crossover)를 주로 사용한다.
다음절부터는 유전 알고리즘을 중심으로 4가지의 진화 알고리즘에 대하여 구체적인 동작원리와 이론 및 적용 사례 등을 살펴본다.



 <진화 알고리즘의 종류>

이 름 문제 표현 방식 주 연산자 기 원 주 응용분야
유전자 알고리즘(GA)      0/1 스트링 길이 고정 crossover Holland, J.H.(1975) 문자열, 벡터열 탐색
진화전략(ES)     실수 벡 터 길이 고정 mutation Rechenberg, I.(1963) 실수치 탐색
진화 프로그래밍(EP)    이산치 그래프 크기 고정 mutation Fogel, L.J.(1966) 오토마톤 합성
유전자 프로그래밍(GP)     기본함수 트 리 크기 가변 crossover Koza, J.(1990) 프로그램 생성

 

1. 유전적(Genetic)의 의미 → 유전자에 작용되는 유전형(genotype)의 개선 또는 변화

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2. 진화적(Evolutionary)의 의미 → 개체에 겉으로 나타나는 표현적인(phenotype) 성질의 개선 또는 변화

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