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'''유전 알고리즘'''은 [[최적화 문제]]를 해결하는 기법의 하나로, [[전역 최적화]] 기법이다. [[진화생물학|생물의 진화]]를 모방한 기법인 [[진화 연산]]의 대표로서, 생명체에 적용되는 많은 방식을 차용하여, 변이([[돌연변이]]), 교차(교배) 연산 등이 존재하며, [[세대]], [[인구]]와 같은 용어도 사용한다.
== 개요 ==
인공 유전 시스템인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적 (Global)인 최적화 알고리즘이다.
 
유전 알고리즘은 자연 선택의 원리와 자연계의 생물 유전학에 기본 이론을 두며 병렬적이고 전역적(Global) 인 탐색 알고리즘으로서, 모든 생물은 주어진 다양한 환경 속에 적응함으로써 살아남는다는 Darwin의 적자생존(Survival of the fittest)의 이론을 기본 개념으로 한다.
 
유전 알고리즘은 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음 이들을 점차적으로 변형함으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다.
 
다시 말하면 미 지의미지의 함수 Y = f(x)를 최적화하는 해 x를 찾는 모의 진화(Simulated evolution)형의 탐색 알고리즘이다. 최근에 생물의 진화과정, 즉 자연선별과 유전법칙 등을 모방한 진화 알고리즘으로 진화전략(Evolution strategies), 유전 프로그래밍(Genetic programming) 등 여러 형태의 이론과 기법들이 현재 활발히 연구되고 있다.
 
유전 알고리즘은 이 중에서 가장 기본이 되고 대표적인 알고리즘으로, 자연과학, 공학 및 인문사회과학 분야에서 비선형 또는 계산 불가능한 복잡한 문제를 해결하는데 널리 응용되고 있다.

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