Code in Life Code in Life

1. 유전 프로그래밍은 프로그램 구조부터 진화시킨다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 프로그램 자체를 유전자처럼 진화시키는 알고리즘이다. 이 방식은 기존의 수치 최적화와 달리, 해답이 될 수 있는 프로그램을 직접 생성하고 개선한다는 점에서 독특한 위상을 가진다. GP의 핵심은 ‘무엇을 진화시킬 것인가’이며, 이는 곧 프로그램을 어떻게 표현하느냐에 따라 달라진다.GP에서 프로그램은 단순한 코드 문자열이 아니다. 구조를 갖춘 실행 가능한 시스템이다. 이 구조를 어떻게 정의하느냐에 따라 진화 과정의 성격이 달라지고, 결과물의 효율성에도 큰 차이를 가져온다. 표현 방식은 GP의 DNA와 같다. 표현이 바뀌면 교차, 돌연변이, 적합도 평가까지 모두 영향을 받는다.GP에서 일반적으로 사용..

1. 유전 알고리즘의 핵심 연산, 돌연변이란 무엇인가유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 생물학적 진화 이론을 기반으로, 프로그램 자체를 진화시켜 문제 해결 전략을 스스로 만들어내는 알고리즘이다. 이 과정에서 사용되는 핵심 연산에는 선택(Selection), 교차(Crossover), 돌연변이(Mutation) 등이 있으며, 이 중 돌연변이는 개체에 새로운 변화를 주입하여 탐색의 폭을 확장하는 역할을 담당한다.생물학에서의 돌연변이는 DNA 염기서열의 일부가 변화되어 새로운 유전적 특성을 만드는 과정을 의미한다. GP에서도 이 원리를 그대로 적용해, 프로그램 구조의 일부를 무작위로 변경함으로써 기존에는 존재하지 않던 새로운 프로그램을 생성한다. 이러한 무작위적 변화는 기존 세대에서..

1. 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍의 공통 기원유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 생물의 진화 원리를 컴퓨터 프로그램 설계에 적용한 알고리즘이다. 이 방식은 무작위로 생성된 프로그램 집단을 평가하고, 높은 성능을 보이는 프로그램들을 반복적으로 선택하고 조합하면서 점차 더 나은 해답으로 진화시킨다. 이러한 구조는 전통적인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)과 유사한 점이 많지만, 가장 큰 차이는 해답의 표현 방식이 단순한 숫자 배열이 아닌 '프로그램 자체'라는 점이다.이처럼 프로그램 구조를 진화시키기 위해 GP에서는 다양한 유전 연산이 활용되며, 그 중 핵심 역할을 담당하는 것이 바로 교차(Crossover) 연산이다. 교차는 두 개의 프로그램에서 유전자 정..

1. 코드도 이제는 스스로 진화한다과거의 소프트웨어 개발은 오로지 인간의 창의력과 노동력에 의존해 왔다. 복잡한 문제를 해결하기 위해 수많은 조건문과 반복문, 알고리즘 구조를 사람이 하나하나 직접 설계하고 구현해야 했던 시대였다. 하지만 21세기 들어 인공지능과 진화 알고리즘이 발전하면서, 프로그램을 직접 작성하지 않고도 문제를 해결할 수 있는 프로그램을 ‘자동으로’ 생성하는 기술이 주목받고 있다.그 중심에 있는 것이 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)이다. GP는 생물학적 진화를 모방하여, 문제를 해결할 수 있는 프로그램 자체를 탐색하고 진화시킨다. 이는 기존의 소프트웨어 개발 방식과는 전혀 다른 철학을 기반으로 한다. 사람이 로직을 코딩하는 대신, 문제를 정의하고 평가 ..

1. 유전 프로그래밍은 최적화를 어떻게 수행하는가유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 프로그램 자체를 탐색의 대상으로 삼아 문제 해결 전략을 자동으로 진화시키는 알고리즘이다. 초기에는 이론적 구조로 주목받았지만, 다양한 실험 사례를 통해 실제로도 문제 해결 능력을 갖춘 강력한 도구임이 입증되었다. 특히 GP의 능력을 검증하고 비교하기 위한 표준 실험 환경으로 다양한 문제들이 고안되었는데, 그 중 하나가 바로 MAX 문제다.MAX 문제는 비교적 단순한 구조를 갖지만, GP가 얼마나 빠르고 정확하게 최적 해답을 유도할 수 있는지를 평가할 수 있는 이상적인 실험 문제다. 이 문제는 특히 표현력, 구조 안정성, 적합도 계산 방식 등 GP의 기본 성능 요소를 측정하는 데 최적화되어 있어,..

1. 실험 문제는 진화 알고리즘의 성능을 증명하는 무대다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘으로, 초기에는 이론 중심의 알고리즘으로 인식되었다. 그러나 점차 다양한 실험 문제를 통해 그 실용성과 강력함이 증명되면서, 연구와 응용의 폭이 빠르게 넓어졌다. GP의 성능을 가장 직관적으로 보여줄 수 있는 방식은 실제 문제를 모델링하여, 그것을 어떻게 해결해 나가는지를 관찰하는 것이다.그 대표적인 실험 사례가 바로 Artificial Ant 문제이다. 이 문제는 복잡한 수학적 연산이 아닌, 매우 단순한 환경에서 실행되는 행동 기반 문제이며, GP가 어떻게 판단 로직을 진화시키는지를 명확히 보여주는 구조로 구성된다. 특히 이 문제는 프로그램..

1. 진화는 선택에서 시작된다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 생물학적 진화 원리를 기반으로 하여 문제 해결 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 이 구조는 무작위로 생성된 수많은 프로그램 개체 중에서 더 나은 성능을 가진 것들을 선택하고, 그 구조를 교차 및 돌연변이를 통해 다음 세대로 전달하는 방식으로 작동한다. 이때 어떤 개체가 선택되고, 어떤 개체가 도태될지를 결정하는 힘을 우리는 ‘진화 압력(Selection Pressure)’이라고 부른다.진화 압력은 GP의 전반적인 흐름을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나다. 적합도가 높은 개체만 지속적으로 선택될 경우 빠르게 수렴하게 되지만, 반대로 선택이 너무 분산되면 진화는 정체되거나 무의미한 방향으로 흐를 수 있다...

1. 진화는 항상 개선되는가?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 무작위성을 기반으로 시작하지만, 세대를 거듭할수록 점차 더 나은 해답을 향해 진화하는 알고리즘이다. GP는 트리 구조로 표현된 프로그램들을 평가하고, 더 높은 성능을 보이는 구조를 선택하여 새로운 세대를 생성하는 방식으로 작동한다. 이 과정은 이론적으로는 계속해서 성능이 개선되는 방향으로 진행된다.그러나 현실에서는 GP가 일정 시점 이후 개체들 간의 유전적 다양성을 상실하고, 모든 프로그램이 유사한 구조로 수렴하는 현상이 발생하곤 한다. 이 현상을 ‘프로그램 수렴(Convergence)’이라고 부르며, 이는 진화 알고리즘에서 종종 탐색 능력을 상실하고 정체 상태에 빠지는 원인으로 작용한다.이 글에서는 유전 프로그래..