프로젝트/방법론명:

유전알고리즘

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

유전알고리즘은 자연 선택과 유전학의 원리를 모방하여 최적화 문제를 해결하는 진화적 알고리즘입니다.

추진/개발 주체:

존 홀랜드(John Holland)에 의해 1970년대에 처음 개발되었습니다.

추진 시기:

1970년대 초반

적용 분야:

최적화 문제, 기계 학습, 로보틱스, 금융 모델링 등 다양한 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

유전알고리즘은 초기 개체군을 생성하고, 선택, 교차, 돌연변이 과정을 통해 세대를 반복하며 최적의 해를 탐색합니다. 초기 개체군은 문제의 해답이 될 수 있는 후보들을 무작위로 생성하여 시작합니다. 선택 과정에서는 적합도가 높은 개체들이 다음 세대로 전달될 가능성이 높아지며, 교차 과정에서는 두 개체의 정보를 교환하여 새로운 자손을 생성합니다. 돌연변이 과정은 개체의 일부를 무작위로 변경하여 다양성을 유지하고, 국부 최적해에 빠지지 않도록 도와줍니다. 이러한 과정을 여러 세대에 걸쳐 반복함으로써 최적해를 점진적으로 탐색합니다.

성과 및 영향:

유전알고리즘은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 있어 유용하며, 전통적인 방법으로는 접근하기 어려운 문제에 대한 해답을 제공합니다. 특히, 비선형 문제나 다목적 최적화 문제에서 그 효율성을 입증했습니다.

관련 사례:

유전알고리즘은 자동차 엔진 설계 최적화, 주식 포트폴리오 최적화, 로봇 경로 계획 등 다양한 실제 문제에 적용되었습니다.

이칭(alias):

GA(Genetic Algorithm)

참고 정보:

유전알고리즘에 대한 더 자세한 정보는 \"Adaptation in Natural and Artificial Systems\" by John Holland에서 확인할 수 있습니다.