유전 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)

유전 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)은 진화 생물학의 자연 선택 원리에 기반하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. John Holland에 의해 처음 개발된 이 알고리즘은 무작위 탐색과 최적화 기술의 조합을 통해 복잡한 문제를 풀 수 있는 강력한 도구로 알려져 있다. 유전 알고리즘은 특히 탐색 공간이 매우 넓거나 경사가 잘 정의되지 않은 문제에서 효과적이다.

유전 알고리즘의 핵심 개념

1. 초기 개체군(Population):
   • 유전 알고리즘은 먼저 무작위로 초기 개체군을 생성하는 것으로 시작한다. 각 개체는 문제의 가능한 해를 나타내며, 유전적 정보를 담고 있는 염색체(Chromosome)로 표현된다.
   • 염색체는 이진수, 실수, 또는 다른 데이터 구조로 표현될 수 있으며, 특정 문제에 맞게 설계된다.
2. 적합도 평가(Fitness Evaluation):
   • 각 개체는 문제의 목적 함수 또는 피트니스 함수에 따라 평가된다. 피트니스 함수는 각 개체의 성능을 측정하는 기준이며, 최적화하고자 하는 목표를 정의한다.
   • 높은 피트니스 값을 가진 개체는 다음 세대에 더 많이 선택될 가능성이 높다.
3. 선택(Selection):
   • 부모 개체를 선택하는 과정이다. 높은 적합도를 가진 개체들이 선택될 확률이 높으며, 이를 통해 다음 세대의 자손이 만들어진다.
   • 일반적인 선택 방법으로는 룰렛 휠 선택(Roulette Wheel Selection), 토너먼트 선택(Tournament Selection), 순위 선택(Rank Selection) 등이 있다.
4. 교차(Crossover):
   • 선택된 부모 개체들이 교배하여 새로운 자손을 생성한다. 교차는 부모의 유전 정보를 결합하여 자손의 염색체를 형성하는 과정이다.
   • 교차점에서 부모의 유전 정보를 섞어 자손을 생성하며, 다양한 교차 방법(단일점 교차, 다중점 교차, 균일 교차 등)이 사용된다.
5. 변이(Mutation):
   • 변이는 자손의 유전 정보 일부를 무작위로 변경하는 과정이다. 이는 탐색 공간을 넓히고, 기존의 탐색 경로에서 벗어나 새로운 해를 찾을 수 있도록 도와준다.
   • 변이 확률은 낮게 설정하여 최적해 주변을 안정적으로 탐색하면서도 새로운 정보를 도입할 수 있게 한다.
6. 대체(Replacement):
   • 새로운 자손들은 기존 개체군을 대체하며, 이 과정이 반복된다. 각 세대마다 개체군은 점차 발전하고, 최적해에 가까워지게 된다.
   • 대체 방식에는 정적 대체, 세대 교체, 엘리트 대체 등이 있으며, 특히 엘리트 대체는 가장 적합한 개체가 다음 세대에 무조건적으로 전달되도록 보장한다.

유전 알고리즘의 장점과 단점

• 장점:
  • 전역 최적화 가능성: 다양한 탐색 경로를 동시에 고려하기 때문에 국부 최적해에 빠지지 않고 전역 최적화를 수행할 가능성이 높다.
  • 비선형 문제 해결: 복잡한 비선형 문제와 다목적 최적화에 유연하게 적용될 수 있다.
  • 병렬 처리 가능성: 개체군 기반 탐색이므로 병렬 처리가 용이하여 계산 효율성을 높일 수 있다.
  • 적용 범위의 유연성: 함수의 형태나 탐색 공간의 성질에 크게 의존하지 않으며, 다양한 문제에 응용 가능하다.
• 단점:
  • 계산 비용: 많은 세대와 큰 개체군을 필요로 할 때 계산 비용이 매우 높아질 수 있다.
  • 수렴 속도: 최적해에 빠르게 수렴하지 않거나, 경우에 따라 최적해를 찾지 못하고 오랜 시간 동안 탐색할 수 있다.
  • 조정 어려움: 교차, 변이 확률 등 매개변수 설정에 따라 알고리즘의 성능이 크게 달라지며, 이를 적절히 조정하는 것이 어렵다.

유전 알고리즘의 응용 분야

유전 알고리즘은 다양한 실제 문제에서 널리 사용된다.

• 최적화 문제: 물류, 스케줄링, 경로 탐색, 자원 배분 등에서 최적의 해를 찾는 데 사용된다.
• 기계 학습: 신경망의 가중치 조정, 하이퍼파라미터 최적화 등에서 활용된다.
• 진화적 디자인: 새로운 디자인 및 구조 최적화를 위한 도구로 사용된다.
• 게임 개발 및 AI: 전략 설정, 캐릭터 행동 최적화 등에 사용된다.
• 데이터 마이닝: 데이터 클러스터링, 분류 및 회귀 문제 해결에서 활용된다.

유전 알고리즘은 그 특유의 유연성과 전역 탐색 능력 덕분에 다양한 문제에서 효율적인 최적화 도구로 자리 잡고 있다. 특히, 문제의 복잡성과 비선형성이 높아질수록 그 강점을 더욱 발휘한다.