Code in Life Code in Life

트리 크기가 코드 길이 이상인 이유유전자 프로그래밍(GP)에서 솔루션은 트리 구조로 표현되며, 각 노드는 연산 또는 기능에 해당합니다. 이러한 트리가 진화함에 따라 크로스오버 및 돌연변이와 같은 유전 연산자를 기반으로 성장하거나 축소됩니다. 그러나 트리의 크기는 중립적인 세부 사항이 아닙니다. 트리는 적합성, 계산 효율성, 해석 가능성을 결정하는 데 근본적인 역할을 합니다. 더 큰 트리는 더 많은 기능을 보유할 수 있지만 비대해지거나 비효율적이거나 불투명해질 위험도 있습니다. 트리의 진화는 단순히 복잡성을 추가하는 것이 아니라 구조를 목적에 맞추는 것입니다. 이 기사에서는 트리 크기가 적합성에 어떻게 영향을 미치는지, 구조적 성장이 문제가 될 때, 그리고 진화 과정에서 트리 복잡성을 전략적으로 관리하는 ..

1. 유전 프로그래밍은 프로그램 구조부터 진화시킨다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 프로그램 자체를 유전자처럼 진화시키는 알고리즘이다. 이 방식은 기존의 수치 최적화와 달리, 해답이 될 수 있는 프로그램을 직접 생성하고 개선한다는 점에서 독특한 위상을 가진다. GP의 핵심은 ‘무엇을 진화시킬 것인가’이며, 이는 곧 프로그램을 어떻게 표현하느냐에 따라 달라진다.GP에서 프로그램은 단순한 코드 문자열이 아니다. 구조를 갖춘 실행 가능한 시스템이다. 이 구조를 어떻게 정의하느냐에 따라 진화 과정의 성격이 달라지고, 결과물의 효율성에도 큰 차이를 가져온다. 표현 방식은 GP의 DNA와 같다. 표현이 바뀌면 교차, 돌연변이, 적합도 평가까지 모두 영향을 받는다.GP에서 일반적으로 사용..

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. 진화 알고리즘은 반드시 효율적인가?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 로직을 자동으로 진화시키는 알고리즘으로, 사람이 직접 작성하지 않아도 컴퓨터가 자체적으로 프로그램을 생성할 수 있도록 설계된 시스템이다. 이 기술은 특히 수식 추론, 제어 로직 설계, 신호 처리 등 다양한 분야에서 실험적으로 활용되며, 많은 가능성을 보여주고 있다.그러나 이 강력한 기술은 항상 깔끔하고 효율적인 결과를 만들어내는 것은 아니다. 실제 GP 실험에서는 시간이 지날수록 프로그램이 불필요하게 커지고 복잡해지는 현상이 자주 관찰된다. 이처럼 진화 과정에서 프로그램의 크기만 커지고, 기능적 성능은 거의 개선되지 않는 현상을 우리는 ‘블로트(Bloat)’라고 부른다. 겉으로 보기엔 복잡하고..