Code in Life Code in Life

1. 진화는 지형 위를 걷는다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 적합도(Fitness)를 기준으로 개체를 선택하고 진화시키는 구조를 갖는다. 이 적합도는 단순한 숫자 이상의 의미를 지닌다. GA에서 적합도는 탐색 공간의 ‘지형’을 형성하며, 알고리즘이 어디로, 어떻게 이동할지를 결정짓는 역할을 한다. 이 지형은 ‘적합도 지형(Fitness Landscape)’이라 불리며, 유전 기반 탐색의 본질을 이해하는 핵심 개념이다.적합도 지형이란, 탐색 가능한 모든 해답(개체)들을 좌표 공간 위에 올려두고, 각 해답의 적합도를 높이로 표현해 3차원 지형처럼 구성한 것을 의미한다. 이 지형은 매끄러운 언덕처럼 부드러울 수도 있고, 수많은 골짜기와 봉우리가 흩어진 험난한 지형처럼 파편화되어 있을 ..

1. 진화는 언제나 무작위에서 시작된다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 포함한 대부분의 진화적 탐색 알고리즘은 ‘초기 세대’를 생성하는 과정에서 무작위(randomness)를 의도적으로 활용한다. 알고리즘을 처음 설계하거나 실험을 실행할 때, 초기 개체(population)는 특정한 규칙 없이 전역 탐색 공간에서 무작위로 선택된 해답들로 구성된다. 이처럼 시작부터 의도적인 불확실성을 도입하는 방식은 단순한 선택이 아니라, 알고리즘 전체 성능을 좌우하는 핵심 전략 중 하나다.초기 상태의 무작위성은 진화 알고리즘이 특정 지역에만 갇히지 않고, 탐색 공간 전체를 폭넓게 살펴볼 수 있는 발판이 된다. 만약 알고리즘이 특정 패턴이나 구조에 바이어스를 둔 채 시작된다면, 초반부터 편향된 탐색..

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 ..

1. 유전 알고리즘 속 구조적 반복의 의미유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 생물학적 진화 과정을 모방한 탐색 및 최적화 기법이다. 이 알고리즘은 다양한 해답 후보들을 동시에 유지하며, 반복적인 선택과 교차, 돌연변이 과정을 통해 점점 더 나은 해답을 찾아나간다. 이러한 진화 과정은 겉보기에는 무작위처럼 보이지만, 내부에는 일정한 규칙성과 구조가 존재한다. 이때 그 규칙성을 수학적으로 분석하고 설명하기 위한 이론이 바로 스키마 이론(Schema Theory)이다.스키마란, 간단히 말해 유전자 문자열에서 특정 위치의 값에 대한 패턴을 정의한 추상적 표현이다. 예를 들어, 바이너리 유전자 10101에서 1*0**와 같은 표현은 고정된 위치의 값을 특정하고, 나머지 위치는 어떤 값이 와도..