Code in Life Code in Life

최적의 결과를 위한 제어된 진화 설계진화 알고리즘(EA)은 자연 선택에서 영감을 받은 강력한 최적화 프레임워크입니다. 그 기초는 무작위성과 변이에 있지만, 이러한 알고리즘은 혼돈 속에서 진화하지 않습니다. 대신, 이들은 두 경쟁하는 힘 사이에서 신중하게 제어되는 역학 관계를 따릅니다: 유망한 해를 활용하는 경향인 수렴과 다양성과 새로운 가능성을 추구하는 탐험입니다. 수렴이 너무 일찍 발생하면 알고리즘은 지역 최적점에 갇힐 위험이 있습니다. 만약 탐구가 무한히 지배적이라면, 탐색은 비효율적이 되어 결코 사용 가능한 답에 도달하지 못할 수 있습니다. 이러한 힘 사이의 올바른 균형을 맞추는 것은 성능뿐만 아니라 해의 다양성, 해석 가능성, 그리고 실제 적용 가능성을 위해서도 매우 중요합니다. 이 글에서는 수렴..

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..