Code in Life Code in Life

알고리즘 압축의 필요성과 유전자 프로그래밍의 역할임베디드 시스템, IoT 장치, 자원이 제한된 컴퓨팅 환경의 확장 속에서 알고리즘 압축은 중요한 설계 목표로 떠오르고 있습니다. 마이크로컨트롤러에서 메모리 사용량을 최소화하든 배터리 구동 애플리케이션의 계산 부하를 줄이든, 기능적으로 동등하지만 더 작은 알고리즘에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 컴파일러 수준의 코드 최소화나 수작업으로 조정된 재작성과 같은 전통적인 최적화 기법은 종종 경직되고 도메인에 특화되어 있으며 노동 집약적입니다. 이러한 맥락에서 유전자 프로그래밍(GP)은 핵심 기능을 유지하는 컴팩트한 알고리즘 표현을 발견하기 위한 적응형 자동 대안을 제공합니다.유전 프로그래밍은 선택, 교차, 돌연변이를 통해 후보 프로그램이나 표현의 집단을 진..

AI의 진화에 따른 숨겨진 비용 - 실제 애플리케이션의 복잡성 관리유전자 프로그래밍(GP)은 복잡한 문제를 해결하기 위해 자율적으로 알고리즘을 생성할 수 있는 강력한 진화 시스템입니다. 그러나 GP가 자동화된 모델 생성, 기호 회귀, AI 기반 최적화와 같은 분야에서 두각을 나타내면서, 프로그램 복잡성의 통제되지 않은 성장이라는 하나의 조용한 위협이 점점 더 그 잠재력을 약화시키고 있습니다. 이론적으로는 진화가 효율성을 향해 간소화되어야 하지만, 현실은 종종 다른 그림을 그립니다. 프로그램은 중복 노드, 중립 가지, 그리고 데드 코드로 가득 찬 다루기 어려운 구조로 진화합니다. 이러한 요소들은 성능을 향상시키는 데 거의 도움이 되지 않지만, 구조적 및 선택적 역학으로 인해 지속됩니다. AI 시스템이 연구..

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..