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'''유전 알고리즘'''은 [[최적화 문제]]를 해결하는 기법의 하나로, [[전역 최적화]] 기법이다. [[진화생물학|생물의 진화]]를 모방한 기법인 [[진화 연산]]의 대표로서, 생명체에 적용되는 많은 방식을 차용하여, 변이([[돌연변이]]), 교차(교배) 연산 등이 존재하며, [[세대]], [[인구]]와 같은 용어도 사용한다.
 
 
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'''유전 알고리즘'''은 [[최적화 문제]]를 해결하는 기법의 하나로, [[전역 최적화]] 기법이다. [[진화생물학|생물의 진화]]를 모방한 기법인 [[진화 연산]]의 대표로서, 생명체에 적용되는 많은 방식을 차용하여, 변이([[돌연변이]]), 교차(교배) 연산 등이 존재하며, [[세대]], [[인구]]와 같은 용어도 사용한다.
== 개요 ==
=== 용어 ===
* 세대 : 세대는 특정한 순간의 해의 집합을 의미한다. 각 세대의 해는 교배나 변이를 통해 다음 세대의 해를 만들어낸다.
* 인구 : 인구는 특정한 세대의 해의 개수를 의미한다.
* 유전 알고리즘은 '''유전자 알고리즘'''이라고도 한다. 그러나 유전 알고리즘은 유전 현상을 문제 해결이나 시뮬레이션에 이용하는 것일 뿐, 유전자의 이용에 초점을 두지 않는다. 따라서 {{lang|en|genetic algorithm}}을 유전자 알고리즘으로 번역한 것은 오역이라고 볼 수 있다.<ref>문병로, 쉽게 배우는 유전 알고리즘: 진화적 접근법, 8쪽, 한빛미디어, 2008</ref>
 
=== 요구 조건===
=== 대치 ===
교차·변이 등을 거쳐서 만들어진 새로운 해를 해집단에 추가하고 기존 해 중 열등한 해를 가려내서 제외시키는 연산이다. 가장 품질이 나쁜 해를 대치하는 방법, 새로운 해의 부모해 중에서 새로운 해와 가장 비슷한 해를 대치시키는 방법(해집단의 다양성을 유지하기 위함) 등이 있다.
 
 
== 예 ==
* [[진화 프로그래밍]]: 변이를 주로 사용하는 기법으로 진화 전략과 유사하다. 초기에는 해를 유한 오토마타로 나타내었고 지금도 고정된 표현을 쓰지 않는 것이 특징이다.
 
==주석참고 문헌==
<references />
 
==참고문헌==
 
* {{서적 인용 |저자= [[존 홀랜드]]|제목= Adaptation in Natural and Artificial Systems|발행년도= 1975|출판사= University of Michigan Press|id= ISBN 9780262581110}}
* {{서적 인용 |저자= 문병로|제목= 쉽게 배우는 유전 알고리즘:진화적 접근법|발행년도= 2008|출판사= 한빛미디어|id= ISBN 9788979145762}}
 
== 주석 ==
 
<references />
[[분류:검색 알고리즘]]
[[분류:사이버네틱스]]