Code in Life Code in Life

실험적 디자인이 진화적 성공의 청사진인 이유유전자 프로그래밍(GP)은 복잡한 문제를 자동으로 해결할 수 있는 프로그램을 생성하는 강력한 진화적 방법입니다. 그 강점은 유연성과 창의성에 있지만, 반대로 GP 실험에는 상호 의존적인 여러 구성 요소가 포함된다는 점입니다. 신중한 계획이 없으면 이러한 실험은 불안정하고 비효율적이며 해석하기 어려울 수 있습니다.전통적인 알고리즘과 달리 GP는 무작위성과 선택 압력의 영향을 받기 때문에 초기 설계 결정이 최종 결과에 불균형적인 영향을 미칩니다. 코드 구조, 적합성 평가, 매개변수 조정 및 데이터 처리는 모두 일관되게 정렬되어야 합니다. 견고하고 신뢰할 수 있는 GP 시스템을 구축하려면 "시행착오"를 넘어 세밀한 설계 프레임워크로 시작해야 합니다. 이 글에서는 GP..

1. 유전 프로그래밍의 학습은 평가에서 시작된다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 인간이 직접 코드를 작성하지 않아도, 컴퓨터가 자동으로 문제를 해결할 수 있는 프로그램을 진화시키는 알고리즘이다. GP는 생물의 자연 선택 개념을 본떠, 수많은 프로그램 후보 중에서 더 나은 해답을 조금씩 선택하고 진화시키며 결과적으로 최적 해답에 가까운 프로그램을 생성한다.이러한 진화의 전 과정에서 중심에 있는 개념이 바로 ‘적합도(Fitness)’다. 적합도는 각 프로그램 개체가 주어진 문제를 얼마나 잘 해결하고 있는지를 수치적으로 평가하는 기준이다. 이 값은 진화의 다음 단계를 결정짓는 기준이 되기 때문에, 적합도의 설계 방식은 GP 전체 성능과 진화 방향에 지대한 영향을 미친다.이번 글에서..