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오늘은 실수최적화 문제에서 이용되는 CX 연산자중 지난번에 다루었던 Arithmetical Crossover[Michalewicz 1996] 의 변형판에 대해서 다루겠습니다. 기존 Arithmetical Crossover 의 특징에 대해 간략하게 알아보면 1. 적용이 쉽다. 매우 단순한 알고리즘으로 구성되어 있기 때문에 적용이 쉽습니다. 물론 random 으로 lambda 값을 산출해 내는 과정에 어떤 알고리즘을 적용시키느냐가 관건이 되지만( 사실 시간에 의한 난수값이 출력되는 것은 신뢰도나 정확도면에서 그다지 높지 않기때문에 다른 알고리즘에서는 잘 쓰이지 않는 경향이 있습니다. ) 그 부분에 대해서만 제외한다면, 서로의 Chrom 값에 lambda 값의 곱과 1- lambda 값의 곱만으로 새로운 In..

오랜만에 GA 관련 포스팅 입니다. 예전에 한번 설명 드렸지만, GA 는 원래 Bit 형태의 유전자를 이용해서 연산을 하게 됩니다. 이 Bit 형태의 유전자를 이용해서 연산을 하게 되면, Bit -> Real Number -> Bit 의 변환과정을 거쳐서 적합도평가(Fitness Evaluation)가 이루어집니다. 결과적으로 변환 과정의 해상도(Bit 의 갯수를 얼마나 더 확장시키는지)가 성능에 어느정도 영향을 미치는 꼴이 됩니다. 이 문제에 대해 간단한 예제로 설명하자면 밑의 More 부분을 클릭하시면 됩니다. 만약 10bit 의 유전자를 사용해서 0~1 사이의 숫자를 표현한다고 가정해봅니다. 그렇다면 가장 작은 숫자인 0은 0000000000 (2진수) 으로 표현되겠고, 가장 큰 숫자인 1은 111..

오늘은 간단하게 Genetic Programming(GP) 에 대해서 정리해볼까 합니다. GP 라는건 GA 에서 파생되었다고도 할 수 있는 또다른 Evolutionary Computation 의 한 종류 입니다. Genetic Algorithm 에서는 유전자 형태를 Binary 또는 Real Type 의 조합을 이용했습니다. 하지만 Genetic Programming 에서는 유전자 형태를 Tree 구조를 이용합니다. 그림으로 표현해보면 다음과 같습니다. 그림1. GA 와 GP 의 표현의 차이점 GA 와 GP 는 보시는 것과 같이 표현에 차이를 두고 있습니다. CX나 MUT 역시 존재하지만 표현상의 차이로 인해 조금 다른 방식으로 이루어 집니다. CX 방식의 차이에 대해서 그림으로 표현해보면 다음과 같습니..

안녕하세요. 오랜만에 포스팅 입니다. GA 를 이용하고 연구하고자 할 때, 가장 큰 걸림돌이 되는것은 어떤 엔진을 선택하느냐 입니다. 각기 다른 여러가지 엔진이 있고 그 특징과 이용, 활용면에서 워낙 광범위하기에 어떤 엔진을 선택하는지 매우 고민되지 않을수가 없죠. 이에 몇가지 유명한 엔진에 대해 알아보겠습니다. 사실 여러 그룹이나 연구실에서 이용하는 GA 는 기본 SGA의 틀에서 크게 벗어나지 않는 자체의 GA 엔진이 대부분입니다. 왜냐하면 광범위한 목적으로 개발된 GA 에서는 원하지 않는 기능도 많고 우선 알고리즘 자체의 구성부터 살펴봐야하기 때문입니다. 일단은 유명한 GA 엔진들에 대해서 살펴보고 그 특징과 기능면에서 이야기를 해보도록 하겠습니다. 1. Open Beagle(http://beagle..