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이번에는 지난번에 언급했던 Island Parallelism 의 방식중에서 Injection 방식에 대해서 언급해보겠습니다. Injection 방식이란 말그대로 주입식 방식이라고 표현하면 간단하겠습니다. GP 나 GA 에서 사용되는 Multi-POP 을 응용해서 만들어진 여러 알고리즘은 크게보면 POP 을 전체적으로 분산, 격리 시켜서 그 상태를 운용하는 방식을 벗어나지 않습니다. 즉, 거의 모든 방식이 Multi-POP 을 이용하게 되는 기본 이론인 Island Parallelism 을 벗어나지 않는 선에서 만들어집니다. Injection 방식이라는 것 또한 마찬가지 입니다. 지난번에 Migration 에 의해 몇몇 방식으로 나뉘어 진다고 말씀 드렸는데, Injection 방식 또한 Migration ..

지난번에 Island Parallelism(이하 Multi-POP) 에 대해서 간략한 언급을 했습니다. 이번에는 세부적으로 Multi-POP 이 동작하는 방식과 조기수렴을 막는 것을 살펴보겠습니다. Multi-POP 자체는 여러개의 POP 을 사용하는 것 외에는 큰 의미를 가지지 않습니다. 하지만 Multi-POP 을 이용할 때 사용할 수 있는 여러가지 기법들에 의해 그 효용성 이 나타납니다. 그러한 기법들 중 Migration 방식에 의해 여러가지 효용성이 나타날 수 있습니다. 여기서 Migration 이라는 것은 개체들이 이주하는 규칙입니다. 오늘은 이 이주 규칙(Migration Rules) 중 가장 대표적으로 쓰이는 2가지 방식에 대해 이야기해 보겠습니다. 1. 기본적인 Multi-POP(이주 계..

가장 초기에 조기수렴 문제의 극복에 있어서 제기된 이론은 Island Parallelism 이론 입니다. 한글로 직역하자면 섬 병행진화론 정도가 되겠는데요. 그리고 Multi-Population 방식이라고도 합니다. GA 자체의 출발점이 유전학적인 요소가 강하다보니 유전학적인 측면에서 발전된 이론입니다. 단순히 설명하자면, 각각의 군집(Population) 이 서로 다른 섬에 떨어져 있다고 가정하는 것이죠. 각각의 섬에서 따로 발전, 진화를 거듭하게되면 그 섬에 특성에 맞는 군집으로 발전되어 나간다는 이론입니다. 다윈의 진화론의 출발점이라고 할 수 있는 갈라파고스 제도와 같은 요소를 도입한 해결방식입니다. 조금 더 자세히 기존 방식과 비교해보면 다음과 같이 될 수 있습니다. 1. 기존방식(Single-P..

초기의 진화연산(Evolutionary Computation, 이하 EC) 에서 더 최적 값을 찾기 위해 논의 되었던 최적해에 관련된 두가지 논제가 있습니다. 그것은 바로 조기수렴 문제와 Local Search 문제 입니다. 오늘은 조기수렴 문제와 Local Search 문제가 왜 논의 되었는지 알아보겠습니다. GA를 이용한 최적화 문제에서는 보통 Crossover Rate = 0.9, Mutation Rate = 0.1 을 사용합니다. 이는 보다 빠르게 최적값을 찾기 위해 사용하게 됩니다. 하지만 이 문제에서 큰 단점이 있으니, 그것이 바로 조기 수렴의 문제 입니다. 최적값이 저 멀리에 있어도, 그 값에 도달하지 못하고 적당한 중간값을 최적값으로 인식하고 그 값 근처에 머무르게 되는 것입니다. 실제 최..