유전 알고리즘/유전 프로그래밍 솔루션에 대한 좋은 예시는 무엇입니까? [닫힘]

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유전 알고리즘/유전 프로그래밍 솔루션에 대한 좋은 예시는 무엇입니까? [닫힘]

스택큐힙리스트 2023. 12. 20. 01:30

유전 알고리즘 (GA) 및 유전 프로그래밍 (GP)은 흥미로운 연구 분야입니다.

GA/GP를 사용하여 해결한 구체적인 문제와 사용한 라이브러리/프레임워크에 대해 알고 싶습니다. 직접 경험이 있는 경우에만 답변해주세요.

질문:

GA/GP를 사용하여 어떤 문제를 해결하셨나요?

어떤 라이브러리/프레임워크를 사용하셨나요?

직접적인 경험에 관한 답변을 원합니다. 그 외의 경우에는 답변을 자제해주세요.

답변 1

인구 평가 후에 생존자들은 무작위로 교배되었는데 (두 부모의 비트를 단순히 섞음으로써), 선택된 유전자가 부모로 선택될 확률은 그 유전자에 의해 생성된 이윤과 비례하였습니다. 또한 약간의 돌연변이 가능성을 추가하여 재미를 더했습니다. 이러한 과정을 수백 세대 동안 진행한 결과, $5000를 약 $10000의 평균으로 변환할 수 있는 유전자 인구가 생성되었습니다. 당연히 이는 죽음 또는 파산의 가능성이 없는 (역사적 데이터를 기반으로 한) 상황입니다.

불행히도, 나는 이 시스템을 실제로 사용할 기회가 없었습니다. 나의 상사가 전통적인 방식으로 거래를 하여 3개월 이내에 거의 $100,000를 잃었고, 그는 이 프로젝트를 계속할 의지를 잃었습니다. 사후적으로 생각해보면, 이 시스템은 큰 이익을 창출했을 것입니다 - 그 이유는 내가 반드시 옳은 방법으로 무언가를 하고 있었기 때문이 아니라, 내가 생산한 유전자 집단이 매수 주문에 편향되어 있었기 때문입니다(매도 주문 대비 약 5대 1의 비율로). 그리고 우리가 20/20 시력으로 알고 있는 것처럼, 시장은 1995년 이후로 약간 상승했습니다.

답변 2

유전 알고리즘/유전 프로그래밍 솔루션의 좋은 예시는 무엇인가요?
유전 알고리즘과 유전 프로그래밍은 컴퓨터 과학 분야에서 자주 사용되는 최적화 기술입니다. 이러한 알고리즘과 프로그래밍은 진화 원리를 기반으로 하여, 초기의 해법을 생성하고 합리적인 성능을 가진 개체를 선택하는 과정을 거쳐 최상의 해답을 도출합니다. 이것은 진화와 유전 협력 원리에 영감을 받았으며, 생물의 진화 과정으로부터 아이디어를 얻었다고 할 수 있습니다. 일반적으로, 이러한 기술은 복잡하고 다양한 변수를 가진 최적화 문제에 사용됩니다.
여기에는 여러 가지 유전 알고리즘 및 유전 프로그래밍 솔루션의 예시가 있습니다.
1. 여행자 문제 (Traveling Salesman Problem - TSP): TSP는 가장 유명한 최적화 문제 중 하나로 알려져 있습니다. 이 문제에서 여러 도시 사이의 최단 경로를 찾는 것이 목표입니다. 유전 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 이미지 처리 및 패턴 인식: 유전 프로그래밍은 이미지 처리 및 패턴 인식과 관련된 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식, 문자 인식, 손글씨 인식 등에 유전 프로그래밍을 적용하여 효과적인 해법을 찾을 수 있습니다.
3. 로봇 경로 계획: 로봇 경로 계획은 자율 로봇 및 자동화 시스템에서 중요한 문제입니다. 유전 알고리즘은 로봇의 목적지와 장애물의 위치를 고려하여 최적의 경로를 계획하는 것에 사용될 수 있습니다.
4. 기계 학습: 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍은 기계 학습 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 인공 신경망 구조 및 하이퍼 파라미터 (Hyperparameter) 최적화에 유용하게 이용될 수 있으며, 분류 및 예측 모델을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
5. 게임 개발: 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍은 게임 개발에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 게임 캐릭터의 행동이나 인공 지능의 행동을 개선하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
이러한 예시는 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍이 다양한 분야에서 사용될 수 있다는 것을 보여줍니다. 이러한 기술은 대규모 문제, 많은 변수, 목표 함수의 복잡도 등을 고려해야 하는 최적화 문제에 적합합니다. 유전 알고리즘 및 유전 프로그래밍은 진화 원리에 기반하여 문제를 해결하며, 특히 최적화 및 패턴 인식 분야에서 성공적으로 적용된 사례가 많습니다.