1. Summary

<aside> 💡 유전 알고리즘의 기본적인 정의와 필수 지식들을 소개합니다.

</aside>

유전 알고리즘은 생물체가 환경에 적응하면서 진화해가는 모습을 모방하여 최적해를 찾아내는 검색 방법이다. 환경에 적합한 개체들만 살아남고, 살아남은 개체들은 또 번식으로 하여 환경에 맞게 진화해 가는 과정이다.

개념 정의

• 염색체(chromosome): 유전 물질을 담고 있는 하나의 집합(=유전 알고리즘에서는 하나의 해)
• 유전자(gene): 염색체를 구성하는 요소로써, 하나의 유전 정보를 나타냄, 염색체를 구성하는 요소
• 자손(offspring): 특정 시간 $t$에 존재했던 염색체들로부터 생성되어 $t+1$에 존재했던 염색체들
  • 이전 세대($t$시점에 존재했던 염색체)와 비슷한 유전정보를 가짐
• 적합도(fitness): 어떠한 염색체가 가지고 있는 고유값 (=유전알고리즘에서 objective function에 해당)

알고리즘 구조

연산 정의

유전 알고리즘을 실제로 사용하기 위해서는 아래 5가지를 정의해야 한다.

• 초기 염색체를 생성하는 연산 (initial state)
• 적합도를 계산하는 연산 (objective function)
• 적합도를 기준으로 염색체를 선택하는 연산
• 선택된 염색체들로부터 자손을 생성하는 연산
• 돌연변이(mutation) 연산

2. 초기 염색체 생성 연산