진화 알고리즘

진화 알고리즘(EA)은 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 생물학적 진화의 원리를 사용하는 인공 지능과 머신 러닝의 흥미로운 하위 집합입니다. 다윈의 자연 선택에서 영감을 얻은 이 알고리즘은 가능한 최상의 결과를 찾기 위해 후보 솔루션 집단을 반복적으로 개선합니다. EA는 단일 솔루션을 사용하는 대신 다양한 잠재적 해답 풀을 유지하므로 넓은 검색 공간을 탐색하고 다른 최적화 알고리즘의 일반적인 문제인 차선책에 갇히는 것을 방지할 수 있습니다.

진화 알고리즘의 작동 방식

EA의 핵심 프로세스는 몇 가지 주요 단계를 통해 자연 진화를 모방합니다:

1. 초기화: 알고리즘은 무작위 후보 솔루션의 초기 모집단을 생성하는 것으로 시작됩니다.
2. 적합성 평가: 모집단의 각 솔루션은 목표 문제를 얼마나 잘 해결하는지를 측정하는 적합성 함수를 사용하여 평가됩니다. 예를 들어 컴퓨터 비전 모델을 훈련할 때 적합도는 모델의 정확도로 측정할 수 있습니다.
3. 선택: 다음 세대를 위한 '부모'가 될 '적자' 개인이 선발됩니다. 이 단계는 "적자생존"에 비유할 수 있습니다.
4. 번식(교배 및 돌연변이): 선택한 부모가 자손을 생성합니다. 크로스오버는 두 부모 솔루션의 일부를 결합하여 새로운 솔루션을 생성하고, 돌연변이는 솔루션에 작은 무작위 변경을 도입합니다. 이러한 작업은 모집단에 새로운 변형을 도입하여 더 나은 솔루션을 찾도록 유도합니다.
5. 종료: 이 주기는 만족스러운 해결책을 찾거나 미리 정의된 중지 기준(예: 세대 수)이 충족될 때까지 여러 세대에 걸쳐 반복됩니다.

일반적인 유형의 EA에는 유전 알고리즘(GA), 유전 프로그래밍, 진화 전략(ES), 차등 진화(DE) 등이 있습니다.

실제 애플리케이션

EA는 매우 다재다능하며 검색 공간이 넓거나 복잡하거나 잘 이해되지 않는 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

• 머신러닝 모델을 위한 하이퍼파라미터 튜닝: ML에서 가장 일반적인 애플리케이션 중 하나는 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것입니다. 학습 속도 또는 네트워크 아키텍처)에 대한 모델입니다. Ultralytics 라이브러리에는 Tuner EA를 활용하여 교육에 가장 적합한 설정을 자동으로 찾아주는 클래스 울트라 애널리틱스 YOLO 모델에 자세히 설명된 프로세스인 하이퍼파라미터 튜닝 가이드. 다음과 같은 통합을 사용하여 추가로 확장할 수 있습니다. 레이 튠 와 같은 도구로 관리되는 분산 실험의 경우 울트라애널리틱스 허브.
• 설계 및 엔지니어링 최적화: EA는 복잡한 시스템을 위한 최적의 설계를 만드는 데 사용됩니다. 유명한 예로 NASA가 ST5 우주선용 안테나를 설계하는 데 EA를 사용한 것을 들 수 있습니다. 이 알고리즘은 인간 엔지니어에게는 직관적이지 않은 새로운 고효율 안테나 모양을 발전시켰습니다. 이 원리는 로봇의 걸음걸이를 진화시키는 로봇 공학이나 생산 라인 최적화를 위한 제조업의 AI에도 동일하게 적용됩니다.
• 의료 분야의 AI: 의료 분야에서 AI는 병원 직원의 피로를 최소화하기 위해 스케줄을 조정하거나 방사선 치료 계획을 최적화하는 등 복잡한 작업을 지원합니다. 또한 신약 개발에서도 특정 치료 특성을 가진 분자를 찾기 위해 방대한 화학 공간을 검색하는 데 사용됩니다.

진화 알고리즘과 관련 개념 비교

EA를 다른 관련 AI 패러다임과 차별화하는 것이 도움이 됩니다:

• 군집 지능(SI): 두 가지 모두 자연에서 영감을 얻은 인구 기반 방식입니다. 그러나 EA는 선택, 교차, 돌연변이를 통한 세대별 개선에 중점을 둡니다. 이와는 대조적으로 SI는 문제를 해결하기 위해 한 세대 내에서 상호 작용하는 분산된 에이전트(예: 새 떼 또는 개미 군집)의 집단 행동을 모델링합니다.
• 강화 학습(RL): RL은 단일 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상 또는 페널티를 받음으로써 최적의 정책을 학습하는 방식입니다. 반면, EA는 같은 방식으로 상호작용 환경이나 명시적인 보상 신호가 필요하지 않은 인구 기반 검색 기법입니다.
• 그래디언트 기반 최적화: 확률적 경사 하강(SGD) 및 Adam과 같은 알고리즘은 손실 함수의 경사도를 계산하여 모델 파라미터를 업데이트합니다. EA는 기울기가 없으므로 미분할 수 없거나 불연속적이거나 국소 최적값이 많은 문제에 매우 효과적입니다.