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커뮤니티 게시판 |
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A.I Section
자연어 처리 |
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GGOP
GGOP 소개
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| 교배(crossover)와 돌연변이 | |
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작성 |
정현철 (lifegear@hanmail.net) |
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작성 날짜 |
2001.12.13 |
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개요 |
... |
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내용 |
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교배(crossover)
개체의 진화는 물론 돌연변이에 의해, 확률적으로 적지만, 발생할 수도 있지만, 주로 개체들끼리의 교배(crossover)에 의해 발생한다. 교배(crossover) 연산자는 개체들끼리 유전자 배열을 섞는 과정이다. 자연 환경에 대한 인간들의 적응도 근본적으로는 교배, 즉 성 관계를 통하여 이루어졌다.
유전자 알고리즘(GA)에서 교배는 두 단계로 구성된다.
[1] 교배대상의 개체(들)를 선택한다. ( 하나 혹은 2개 이상의 개체 )
[2]
유전자 배열 중의 임의의 위치 k를 선택하고, 개체들간의 유전자 배열을 바꾼다.(swap)
아래 그림은 두 개체(01101, 11001)간의 교배를 나타낸 것이다. 너무나도 간단하다!
하지만 교배 연산을 통해 개체군(pool)이 세대가 지날수록 환경에 적응하는 개체들이
늘어나게 된다.
그림. 교배(crossover) 과정
돌연변이(mutation)
두 개체가 아무리 교배를 한다하더라도
11111이라는 개체는 생길 수가 없다. 이를 보완하기 위해 돌연변이(mutation)
연산자를 사용한다. 돌연변이(mutation)은 유전자 배열 중의 유전자(gene)를 바꾸는
연산자이다. 하지만 돌연변이가 발생하는 확률을 너무 높게 설정하면 무작위
탐색이 될 수 있기에, 적절한 돌연변이의 발생이 요구된다.
( 일반적으로, 돌연변이
발생 확률 = 0.01 )
그림. 돌연변이(mutation)
이상으로 유전자 알고리즘의 기본적인 연산자에 대하여 알아보았다. 재생산(reproduction), 교배(crossover), 돌연변이(mutation)이라는 기본적인 연산자를 이용하여 개체군 내에서의 개체를 변화시켜며, 또 적응해가도록 하며, 그러한 연산자는 다윈의 자연 선택(natural selection)의 원칙을 그 모델로 삼고 있다.
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참조 |
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Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning by David E.
Goldberg, ISBN 0-201-15767-5
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Reference |
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