Code in Life Code in Life

현실 세계의 진화가 두 가지 이상의 목표를 요구하는 이유실제 응용 분야에서는 하나의 명확한 목표를 가진 문제가 거의 존재하지 않습니다. 예를 들어, 자율 주행 알고리즘을 설계할 때는 정확성뿐만 아니라 계산 속도, 에너지 효율성, 시스템 신뢰성도 고려해야 합니다. 다른 지표를 고려하지 않고 하나의 지표를 최적화하면 최적이 아니거나 심지어 위험한 결과를 초래할 수 있습니다. 지능형 시스템의 범위가 확장됨에 따라 유전자 프로그래밍(GP)은 다목적 최적화를 처리하기 위해 진화해야 하며, 단일 적합성 기준을 넘어 보다 미묘하고 균형 잡힌 형태의 진화로 나아가야 합니다. 이러한 변화로 인해 GP는 상충되는 목표를 고려할 수 있는 전략을 개발하게 되었고, 궁극적으로 보다 실용적이고 적응적인 솔루션을 제공하게 되었습니..