그네타기로 배우는 유전학

 

 

쓸데없지만 멋짐

일단 몇가지 개선점이 보이는군요
유전자를 거꾸로 뒤집으면 아마 같은 결과가 나올 것이므로 그냥 교배시키는 것과 뒤집어서 교배시키는 것 두가지를 동시에 하는 것만으로도 훨씬 수렴도 빨라지고 성능도 좋아질 겁니다.

이렇게 인구가 적은 유전알고리즘은 후반으로 가면 갈수록 수렴성이 너무 높아져버리는 경향이 있으므로 돌연변이 확률을 상당히 높게 잡아야 합니다. 아니면 인구를 한 10만단위로 늘리던지요. 미미틱 유전 알고리즘이라면 모를까 순수 유전알고리즘에게는 너무 인구가 적습니다

그리고 그네를 가장 잘 타는 4개만을 대상으로 교배를 시켰는데 이러면 수렴성도 너무 강할뿐더러 이 4개를 제외한 다른 유전자들 사이에 존재할수도 있는 우수한 스키마가 완전히 무시당하고 맙니다. 모든 유전자가 최초에 우수한 스키마를 하나씩은 가지고 있었다고 가정하더라도 1세대만에 대부분이 사라져버리겠죠. 아마 엘리티즘의 일환으로 구현한 것 같은데, 이와 같은 세대형 알고리즘에서는 그냥 지금까지 등장한 유전자들 중 가장 우수한 4~8개 정도를 다음 세대에 그대로 가져가는 식으로 구현하는 것이 수렴성을 통제하면서도 괜찮은 결과를 낼 수 있습니다.

그리고 보통 가장 우수한 유전자가 가장 열등한 유전자에 비해 K배만큼 선택될 확률이 높아지도록 피트니스를 스케일링하여 전 유전자를 대상으로 선택하여 교배시키는 것이 유리합니다.

그리고 치환 연산시 수렴성을 통제하기 위한 방법으로 유전자끼리 공유되는 정도를 파악하여 가장 유사한 녀석을 대체하는 식으로 구현하는 것이 좋겠죠?

와..이거.. 되게 잘만드셨는데요? 기본적인 유전에 대한 이해는 잘 되게 만들었네요

유전알고리즘

와 수렴진화 지젼;;;

?

음 ㅇ

유전자 알고리즘이네여.
한 때 인공지능 쪽에서 주목 받았지만 저건 또 저거 나름대로 한계가 있어서
인공지능의 대세는 못 되고 그냥 보조하는 수준의 알고리즘 정도...

뭐 구현하는게 그렇게 어려운 것도 아니니 구현해볼 분은 해보세여

유전자는 잘 모르겠는데 흰색 자막 센스 굿이라는건 알겠음

동영상 제목이 그네잘타는법 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

그네타는데 영향 없는 필요없는 부분에선 막 꿈틀꿈틀하는것 같군요 멋져

? 유전알고리즘을 학부생 수준에서 구현하면 당연히 괜찮은 결과를 얻기가 어려움
요즘 유전알고리즘은 PC를 사용해서 TSP문제 수백만개의 정점을 대상으로 답을 구할 수 있는 정도입니다.

http://soar.snu.ac.kr/~moon/

그리고 유전자알고리즘은 일본으로부터 들여온 잘못된 번역임. 영문으로 Genetic인데 유전자라고 번역할 수는 없죠;

참고로 제가 링크걸어드린 교수님은 유전알고리즘 인공신경망 등등 다양한 분야의 학문을 통합해서 그걸로 주식 투자자문회사를 운영하고 계시는데 지금까지는 시장 상대로 상당한 수준의 수익률을 올리고 계신 걸로 압니다.

일단 몇가지 개선점이 보이는군요
유전자를 거꾸로 뒤집으면 아마 같은 결과가 나올 것이므로 그냥 교배시키는 것과 뒤집어서 교배시키는 것 두가지를 동시에 하는 것만으로도 훨씬 수렴도 빨라지고 성능도 좋아질 겁니다.

이렇게 인구가 적은 유전알고리즘은 후반으로 가면 갈수록 수렴성이 너무 높아져버리는 경향이 있으므로 돌연변이 확률을 상당히 높게 잡아야 합니다. 아니면 인구를 한 10만단위로 늘리던지요. 미미틱 유전 알고리즘이라면 모를까 순수 유전알고리즘에게는 너무 인구가 적습니다

그리고 그네를 가장 잘 타는 4개만을 대상으로 교배를 시켰는데 이러면 수렴성도 너무 강할뿐더러 이 4개를 제외한 다른 유전자들 사이에 존재할수도 있는 우수한 스키마가 완전히 무시당하고 맙니다. 모든 유전자가 최초에 우수한 스키마를 하나씩은 가지고 있었다고 가정하더라도 1세대만에 대부분이 사라져버리겠죠. 아마 엘리티즘의 일환으로 구현한 것 같은데, 이와 같은 세대형 알고리즘에서는 그냥 지금까지 등장한 유전자들 중 가장 우수한 4~8개 정도를 다음 세대에 그대로 가져가는 식으로 구현하는 것이 수렴성을 통제하면서도 괜찮은 결과를 낼 수 있습니다.

그리고 보통 가장 우수한 유전자가 가장 열등한 유전자에 비해 K배만큼 선택될 확률이 높아지도록 피트니스를 스케일링하여 전 유전자를 대상으로 선택하여 교배시키는 것이 유리합니다.

그리고 치환 연산시 수렴성을 통제하기 위한 방법으로 유전자끼리 공유되는 정도를 파악하여 가장 유사한 녀석을 대체하는 식으로 구현하는 것이 좋겠죠?

.......아니 구현해보라고는해도 대체 뭘로 구현을 해야하나요
영상은 피직스X같은데