Previous Contents/Evolutionary Computation

GA나 GP의 이론 검증의 어려움

shhyun 2009. 12. 5. 02:07

GP 의 해가 가지는 특성을 파악하기 위해 실험을 통해 대규모의 데이터를 수집하였다고 가정하자. 그리고 대부분의 해에서 나타나는 어떠한 특성이 발견 되었다면, 과연 여기서 대부분의 해는 반드시 그 어떤 특성을 갖게 되는 것일까?

GA, GP 의 조기수렴이 해의 다양성에 악영향을 끼치고, 좋은 결과로 수렴하는 것을 방해한다고 했을 때, 조기수렴을 막으면 반드시 해가 다양성을 폭넓게 가지면서, 좋은 결과로 수렴할 것인가?

어떠한 명제를 가정했을 때, 그 역이 반드시 참일것이라는 보장 같은 것은 없다. 결국 우리가 일반적으로 데이터를 수집하여 하는 일은 대부분이 그러한 특성을 보인다는 것에서 끝나는 것인데, 이것의 역을 증명해낼 좋은 방법은 없을것인가?

몇년째 계속 고민해보지만, GA, GP 쪽에서는 이를 어떤 수로 증명할 것인지 딱히 머리속에 떠오르는 것이 없다. 실험을 통해 명제 자체가 참임을 증명해낼 수는 있지만, 그 명제를 토대로 알고리즘을 구성하고 타당성을 갖기 위해서는 반드시 그 명제의 역이 참임을 증명해야 하는데 아직까지는 부족한게 많은지 딱히 좋은 방법이 떠오르지 않는다.

하지만 이 부분이 해결되지 않는 한, 결국 어떠한 알고리즘을 만든다 하더라도 이것이 타당성을 갖기는 어려울 것이 분명하기 때문에 앞으로도 계속 고민할 것 같다. 뭔가 좋은 방법은 없는 것일까?