Code in Life Code in Life

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. 진화는 조합의 예술이다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 무작위성에 기반해 수많은 해답 후보를 생성하지만, 그 작동 방식은 단순한 시도와 오류에 그치지 않는다. 오히려 GA의 핵심은 ‘좋은 해답’을 만들어 내는 과정에서 발생하는 효율적인 유전자 조합의 유지와 확산이다. 알고리즘은 매 세대마다 다양한 유전자 정보를 재조합하고 평가하며, 그중 문제 해결에 효과적인 조합은 점점 더 널리 퍼지게 된다.이러한 조합은 단일 유전자의 성능보다는, 유전자들 간의 상호작용과 조화에 의해 결정된다. 즉, 개별 요소보다 복합적인 유전자 구성이 문제 해결 능력에 더 큰 영향을 준다. 그래서 유전 알고리즘은 효과적인 유전자 묶음, 즉 ‘성공적인 조합’을 어떻게 만들고, 유지하며, 다음 세대로 전달할 ..