Code in Life Code in Life

피트니스 함수가 진화의 궤적을 정의하는 이유유전자 프로그래밍(GP)은 문제를 해결하기 위해 프로그램을 진화시키는 진화 알고리즘의 한 형태입니다. 처음에는 솔루션의 모집단이 무작위로 생성되지만, 그 방향, 속도, 최종 결과는 하나의 중심 구성 요소인 적합도 함수에 의해 결정됩니다. 이 함수는 프로그램이 얼마나 잘 수행하는지를 평가하며, 점수 매커니즘이자 진화적 나침반 역할을 합니다. 성과가 높은 사람들은 교차와 돌연변이를 통해 선택되고, 전달되며, 정제될 가능성이 더 높습니다. 잘 설계된 적합도 함수는 단순히 솔루션의 순위를 매기는 것이 아니라, 전체 진화 환경을 형성하여 GP를 관련성 있고 실용적인 솔루션으로 안내합니다. 이 글에서는 GP에서 적합도 함수 설계의 원칙, 구성 요소 및 전략적 고려 사항을 ..

진화의 미묘한 힘, 유전자 프로그래밍의 검색 편향유전자 프로그래밍(GP)은 종종 무작위성과 자연스러운 선택에 의해 주도되는 개방형 검색 방법으로 유명합니다. 언뜻 보기에는 알고리즘의 진화, 새로운 패턴 발견, 구조 최적화에 무한한 자유를 제공하는 것처럼 보입니다. 그러나 이 표면 아래에는 강력하지만 종종 간과되는 영향력이 있습니다: 검색 편향. 이러한 편향은 진화 경로를 미묘하게 안내하고, 제한하며, 때로는 명시적으로 프로그래밍되지 않은 경우가 많습니다. GP는 진정으로 자유로운 환경에서 진화하는 대신 초기화, 선택 메커니즘, 유전자 연산자에 의해 형성된 제약 내에서 작동합니다. 이러한 편향이 어떻게 나타나고 영향을 미치는지 이해하는 것은 보다 견고하고 다재다능한 GP 시스템을 구축하려는 모든 사람에게 ..