Genetic Algorithm

머리 정리 좀 하자..

유전적 알고리즘

 : 어떤 문제에 관한 최적해를 찾기 위한 일련의 수법, 복수의 해를 유전적으로 변화 시키면서 더 좋은해를 구하는 방법.

코딩

 : 유전자 알고리즘에서 계산을 하기 위해 룰을 결정해서 유전자를 결정하는 것을 코딩이라 한다.

   일차방정식 y= ax+b를 풀위해 x에 대한 y의 값이 최적이 되기위해 a,b를 조절하는 것.

   여기서 a,b는 표현형으로 a=7, b=10 일때 a=0111 ,b=1010 이라고 표현한다.

GA의 계산순서로는 아래와 같이 나타낼수 있다.

 ① 초기 모집단 생성

　→ 해의 집단 (개체군),  일반적으로 난수를 이용해서 생성되나, 다양성이 있는 패턴으로 시도하는 것이 중요함.

 ② 평가

　→ GA가 종료되기위한 조건으로 일정 조건을 만족시키면 종료된다. 평가항목을 어떻게 결정시키느냐에 따라 계산량이 달라짐.

 ③ 선택

　→ 각 개체(해)에 대한 적합도(fitness)를 구해 다음세대에 남길 개체를 선택한다. 평가함수를 이용해서 좋은해가 나오도록 설정한다.

 ④ 교차・돌연변이 (GA오퍼레이터)

　→ 생물의 유전법칙을 모방해서 만든 것으로 GA의 특성을 부과하는 것이다. 일반적으로 돌연변이는 낮은 확률로 생성되게 한다.

 ⑤ 조건이 맞으면 종료, 아니면 평가

   → 조건에 맞지 않으면 GA의 반복  

참고자료:

[1]遺伝的アルゴリズムとは

[2]システムの最適化

[3]進化的アルゴリズム