프로그램 자동 생성
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유전 프로그래밍과 강화학습의 본질적 차이와 알고리즘적 철학DNA Programming 2025. 5. 8. 13:30
1. 진화와 학습, 두 알고리즘이 풀어내는 문제 해결의 방식현대 인공지능 알고리즘들은 모두 문제 해결을 위한 최적화 전략을 기반으로 한다. 가장 대표적인 두 방식이 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)과 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이다. 두 접근 모두 정답을 미리 알지 못하는 상황에서 피드백을 통해 점진적으로 더 나은 해답을 탐색해나가는 구조이다. 하지만 이러한 방법들이 문제를 인식하고, 해결 방안을 찾아가는 철학은 매우 다르다.GP는 프로그램 자체를 유전자의 개체처럼 다루며, 구조적으로 진화시키는 알고리즘이다. 반면에 강화학습은 에이전트가 상태와 행동을 기반으로 한 보상을 통해 정책을 학습하는 구조이다. 둘 다 학습이라는 공통점이 있지만, 탐색..
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유전 프로그래밍의 진화를 가능케 하는 핵심 연산, 교차(Crossover)DNA Programming 2025. 5. 5. 20:24
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..