# 유전 알고리즘

## [강의 전 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/41)

**유전 알고리즘**(Genetic Algorithms, GA)은 **진화적 접근법**에 기반한 AI 기법으로, 주어진 문제에 대한 최적의 해를 찾기 위해 개체군의 진화 과정을 모방합니다. 이 알고리즘은 1975년 [John Henry Holland](https://wikipedia.org/wiki/John_Henry_Holland)에 의해 제안되었습니다.

유전 알고리즘은 다음과 같은 아이디어에 기반합니다:

* 문제의 유효한 해를 **유전자(genes)**로 표현할 수 있다.
* **교차(Crossover)**를 통해 두 가지 해를 결합하여 새로운 유효한 해를 얻을 수 있다.
* **선택(Selection)**은 특정 **적합도 함수(fitness function)**를 사용하여 더 나은 해를 선택하는 데 사용된다.
* **돌연변이(Mutations)**는 최적화 과정을 불안정하게 만들어 지역 최솟값에서 벗어날 수 있도록 한다.

유전 알고리즘을 구현하려면 다음이 필요합니다:

* **유전자(genes)** g∈Γ를 사용하여 문제의 해를 코딩하는 방법을 찾아야 합니다.
* 유전자 집합 Γ에서 **적합도 함수** fit: Γ→**R**를 정의해야 합니다. 함수 값이 작을수록 더 나은 해를 나타냅니다.
* 두 유전자를 결합하여 새로운 유효한 해를 생성하는 **교차 메커니즘** crossover: Γ²→Γ를 정의해야 합니다.
* **돌연변이 메커니즘** mutate: Γ→Γ를 정의해야 합니다.

많은 경우, 교차와 돌연변이는 숫자 시퀀스나 비트 벡터와 같은 유전자를 조작하는 간단한 알고리즘으로 구현됩니다.

유전 알고리즘의 구체적인 구현은 상황에 따라 다를 수 있지만, 전체적인 구조는 다음과 같습니다:

1. 초기 개체군 G⊆Γ를 선택합니다.
2. 이 단계에서 수행할 작업(교차 또는 돌연변이)을 무작위로 선택합니다.
3. **교차**:
   * 두 유전자 g₁, g₂ ∈ G를 무작위로 선택합니다.
   * 교차를 계산하여 g=crossover(g₁, g₂)를 얻습니다.
   * fit(g)<fit(g₁) 또는 fit(g)<fit(g₂)인 경우, 해당 유전자를 g로 대체합니다.
4. **돌연변이** - 무작위로 유전자 g∈G를 선택하고 mutate(g)로 대체합니다.
5. 적합도 값이 충분히 작아지거나, 단계 수 제한에 도달할 때까지 2단계부터 반복합니다.

## 일반적인 작업

유전 알고리즘으로 주로 해결하는 작업은 다음과 같습니다:

1. 일정 최적화
1. 최적의 포장 문제
1. 최적의 절단 문제
1. 완전 탐색 속도 향상

## ✍️ 연습: 유전 알고리즘

다음 노트북에서 학습을 이어가세요:

[이 노트북](Genetic.ipynb)에서 유전 알고리즘을 사용하는 두 가지 예제를 확인하세요:

1. 보물의 공정한 분배
1. 8퀸 문제

## 결론

유전 알고리즘은 물류 및 탐색 문제를 포함한 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 분야는 심리학과 컴퓨터 과학의 주제를 융합한 연구에서 영감을 받았습니다.

## 🚀 도전 과제

"유전 알고리즘은 구현이 간단하지만, 그 동작을 이해하기는 어렵다." [출처](https://wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm)  
유전 알고리즘의 구현 예(예: 스도쿠 퍼즐 해결)를 찾아보고, 이를 스케치나 흐름도로 설명해 보세요.

## [강의 후 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/42)

## 복습 및 자기 학습

[이 훌륭한 영상](https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44)을 시청하여 유전 알고리즘으로 학습된 신경망이 슈퍼 마리오를 플레이하는 방법에 대해 알아보세요. 다음 섹션에서 [이와 같은 게임 학습](../22-DeepRL/README.md)에 대해 더 배울 것입니다.

## [과제: 디오판토스 방정식](Diophantine.ipynb)

목표는 **디오판토스 방정식**(정수 해를 가지는 방정식)을 푸는 것입니다. 예를 들어, 방정식 a+2b+3c+4d=30을 고려해 보세요. 이 방정식을 만족하는 정수 해를 찾아야 합니다.

*이 과제는 [이 게시물](https://habr.com/post/128704/)에서 영감을 받았습니다.*

힌트:

1. 해는 [0;30] 구간에 있다고 가정할 수 있습니다.
1. 유전자로 해 값의 리스트를 사용하는 것을 고려해 보세요.

[Diophantine.ipynb](Diophantine.ipynb)를 시작점으로 사용하세요.

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