유전자 알고리즘

✔ 흐름도 설명 흐름도를 생성하기에 앞서, 실제 해결해야할 문제를 유전자 알고리즘에 맞게 변환하여 정의하는 것은 가장 기본적이면서도 중요한 부분이다. 애초부터 분석이 잘못된다면 ‘유전자 알고리즘’의 수행 결과는 전혀 엉뚱하게 나올 것이다. 1. Generate Initial Population 변수들을 유전자라고 가정하고 해결하고자 하는 모형에 맞는 초기 `유전자`들을 인식해 집단을 생성한다. 앞서 정해진 모형의 범위에서 무작위로 유전자를 선택하여 집단화한다. 2. Assess Initial Population 생성된 집단이 모형에 맞는지 평가한다. 이때 각각의 유전자에게 점수가 매겨지게 된다. 3. Select Population 앞서 평가된 유전자들에 대한 평가결과를 바탕으로 유전형질들이 전해지게 될 개체를 선택한다. 이때 우수한 개체가 선택되어야만 다음에 수행될 작업에 유리하다. 이는 자연선택설과 같이 우수한 유전자만 살아남는다는 이론이 적용된 것이다. 4. Recombine New Population 우수한 개체들은 부모개체가되어 서로 ‘교차’하게 된다. 부모개체들의 우수한 형질을 일부분씩 자손에게 전달해 새로운 유전자가 생성된다.