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Password Cracker with Genetic Algorithm – Python

유전 알고리즘(Generic Algorithm in Python) 파이썬으로 풀기

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유전 알고리즘(Generic Algorithm in Python) 파이썬으로 풀기 본문

1 정의

2 개요

5 연산

예)

10 관련 기법

11 참고 문헌

원문

유전 알고리즘(Generic Algorithm in Python) 파이썬으로 풀기

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Summary of article content: Articles about 파이썬 유전 알고리즘 유전 알고리즘(genetic algorithm)은 생물의 진화과정. 인 자연선택(natural selection)과 유전법칙을 모방한 확. 률적 탐색기법이다. [1] 유전 알고리즘은 문제의 잠재. …
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파이썬 유전 알고리즘

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Summary of article content: Articles about python 간단 한 유전 알고리즘 구현 먼저 유전 알고리즘 은 최적화 알고리즘 으로 유전자 의 우승 열 패 를 모 의 하여 계산 을 한다(구체 적 인 알고리즘 사고방식 따 위 는 군말 하지 않 는 다).대체로 초기 … …
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python 간단 한 유전 알고리즘 구현

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Summary of article content: Articles about 파이썬(Python) – 유전 알고리즘 – 기본 — baealex 유전 알고리즘의 이론은 대략 알겠는데 이걸 어떻게 적용해야할까 싶은 생각이 든다. 그래서 일단 이론을 접목하되 가장 접근하기 쉬운 방법으로 코드 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 파이썬(Python) – 유전 알고리즘 – 기본 — baealex 유전 알고리즘의 이론은 대략 알겠는데 이걸 어떻게 적용해야할까 싶은 생각이 든다. 그래서 일단 이론을 접목하되 가장 접근하기 쉬운 방법으로 코드 … 우선 나는 걱정스럽다. 여기에 적혀진 글과 코드는 그저 이론을 이용해 나만의 방식으로 구현해 본 것이다. 생명공학에 대한 지식 역시 매우 부족하므로 그저 유전이라는 개념을 응용했다고 …프로그래밍,파이썬,알고리즘,유전
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파이썬(Python) - 유전 알고리즘 - 기본 — baealex — 파이썬(Python) – 유전 알고리즘 – 기본 — baealex

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Summary of article content: Articles about 유전 알고리즘 유전 알고리즘은 자연계의 진화 체계를 모방한 메타휴리스틱 알고리즘으로 … 그러면 이제 유전 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 또 파이썬으로 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 유전 알고리즘 유전 알고리즘은 자연계의 진화 체계를 모방한 메타휴리스틱 알고리즘으로 … 그러면 이제 유전 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 또 파이썬으로 … 개요 유전 알고리즘은 자연계의 진화 체계를 모방한 메타휴리스틱 알고리즘으로 복잡한 최적화 문제를 푸는데 사용된다. 스케줄링 등 복잡한 최적화 문제를 해결하는데 활용되고 있고, 딥러닝의 초기 웨이트 설정,..
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유전 알고리즘 본문

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Summary of article content: Articles about [ Genetic Algorithm ] 유전 알고리즘을 통해 비밀번호를 뚫어보자! — 수구리의 데브로그 그렇다면 파이썬으로 유전 알고리즘을 구현해보자. 함수가 많아서 함수 하나하나씩 잘라서 설명을 해보려고 한다. 우선 비밀번호는 문자열을 사용하고 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [ Genetic Algorithm ] 유전 알고리즘을 통해 비밀번호를 뚫어보자! — 수구리의 데브로그 그렇다면 파이썬으로 유전 알고리즘을 구현해보자. 함수가 많아서 함수 하나하나씩 잘라서 설명을 해보려고 한다. 우선 비밀번호는 문자열을 사용하고 … 이번 포스팅에서는 유전 알고리즘을 통해 비밀번호를 찾는 알고리즘이다. 그전에 유전 알고리즘에 대해서 간략하게 설명을 하자면 다음과 같다. 말 그대로 유전 즉, 세대가 존재한다는 뜻이다. 이게 무슨 뜻이냐….
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유전 알고리즘(Generic Algorithm in Python) 파이썬으로 풀기

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%A0%EC%A0%84_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98

1. 정의

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산모델로, 존 홀랜드(John Holland)에 의해서 1975년에 개발된 전역 최적화기법으로, 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나이다.

생물의 진화를 모방한 진화 연산의 대표적인 기법으로, 실제 진화의 과정에서 많은 부분을 차용(채용)하였으며, 변이(돌연변이), 교배 연산 등이 존재한다.

또한 세대, 인구등의 용어도 문제풀이 과정에서 사용된다.

2. 개요

유전 알고리즘은 자연계의 생물 유전학에 기본이론을 두며, 병렬적이고 전역적인 탐색알고리즘으로서, 다윈의 적자생존 이론을 기본 개념으로 한다.

유전 알고리즘은

1) 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음,

2) 이들을 점차적으로 변형함으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다.

3) 여기에서 해들을 나타내는 자료구조는 유전자,

4) 이들을 변형함으로써 점점 더 좋은 해를 만들어 내는 과정은 진화로 표현할 수 있다.

달리 표현하면, 유전 알고리즘은 어떤 미지의 함수 Y = f(x)를 최적화하는 해 x를 찾기 위해, 진화를 모방한(Simulated evolution) 탐색 알고리즘이라고 말할 수 있다.

유전 알고리즘은 특정한 문제를 풀기 위한 알고리즘이라기 보다는 문제를 풀기 위한 접근방법에 가까우며, 유전 알고리즘에서 사용할 수 있는 형식으로 바꾸어 표현할 수 있는 모든 문제에 대해서 적용할 수 있다.

일반적으로 문제가 계산 불가능할 정도로 지나치게 복잡할 경우 유전 알고리즘을 통하여, 실제 최적해를 구하지는 못하더라도 최적해에 가까운 답을 얻기 위한 방안으로써 접근할 수 있다.

이 경우 해당 문제를 푸는 데 최적화되어 있는 알고리즘보다 좋은 성능을 보여주지는 못하지만, 대부분 받아들일 수 있는 수준의 해를 보여줄 수 있다.

이러한 생물의 진화 과정, 즉 자연 선택과 유전 법칙 등을 모방한 알고리즘들로 진화 전략(Evolutionary strategies), 유전 프로그래밍(Genetic programming) 등 여러 형태의 이론과 기법들이 최근에 활발히 연구되고 있다.

유전 알고리즘은 이 중에서 가장 기본이 되고 대표적인 알고리즘으로, 자연과학/공학 및 인문 사회 과학 분야에서 비선형 또는 계산 불가능한 복잡한 문제를 해결하는 데 널리 응용되고 있다.

3. 요구 조건

유전 알고리즘을 어떤 문제에 적용하기 위해서는 해를 유전자의 형식으로 표현할 수 있어야 하며, 이 해가 얼마나 적합한지를 적합도 함수를 통해 계산할 수 있어야 한다.

일반 생명체의 특성이 유전체의 집합인 유전자로 나타나는 것과 같이, 유전 알고리즘에서는 해의 특성을 숫자의 배열이나 문자열과 같은 자료 구조를 통해서 표시 하게 된다.

적합도 함수는 이렇게 나타내어진 해가 얼마나 문제의 답으로 적합한지를 평가하기 위한 함수이다.

이는 실세계의 생명체가 유전적 특성에 따라 환경에 얼마나 잘 적응할 수 있는지가 결정되는 것과 비교할 수 있다.

4. 흐름

어떤 문제에 대해 유전자 형식이 정의되었다면, 어떤 해들의 유전자들을 서로 조합함으로써 기존의 해로부터 새로운 해를 만들어낼 수 있다.

이런 조합 연산은 교배(Crossover)에 비유할 수 있다.

우수한 해들을 선택하여 이들을 교배하면, 만들어진 해는 우수한 해들이 가지는 특성을 물려받을 가능성이 높게 된다.

우수한 해의 선택에는 앞에서 정의한 적합도 함수를 이용할 수 있으며, 적합도가 높은 해가 선택될 확률을 높게 만들면, 보다 나은 유전자를 가진 해가 다음 세대에 자신의 유전자를 넘겨줄 확률이 높게 되고, 따라서 다음 세대의 해들은 최적해에 점차 가까워지게 된다.

또 비록 교배를 통해 후손을 남기지 못하더라도, 변이를 통해 새로운 유전자를 형성하여 다음 세대로 넘겨주도록 할 수 있으며, 이는 지역 최적점에 빠지지 않도록 하는 주요한 기법이다.

해들을 교배하기 위해서는 아담과 하와처럼 초기 해의 집단이 필요하다.

초기해 집단은 단지 이후의 해를 구하는 데 있어 필요한 초기 개체로서의 역할만을 위한 것이므로, 우수한 해들로 이루어질 필요는 없다. 일반적으로는 유전자를 랜덤하게 생성하여 초기화해 ‘초기해’ 집단을 구성한다.

초기해 집단이 구성되면, 이들 내부의 해의 교배를 통해 다음 세대의 해의 집합을 생성하게 되며, 이를 세대를 거듭하면서 반복해 가면, 해들은 점점 정답에 가까워지게 된다.

유전 알고리즘이 전역 최적해를 구하려면, 많은 인구를 유지하면서 많은 세대를 내려갈 필요가 있다.

따라서, 대부분의 경우는 세대가 일정 수준 진행되었거나, 해가 특정 범위에 들게되면 알고리즘을 종료하게 된다.

5. 연산

유전 알고리즘은

1) 선택,

2) 교차,

3) 변이,

4) 대치 등 몇가지 주요 연산으로 구성된다.

6. 선택

한 세대에서 다음 세대로 전해지는 해의 후보가 되는 해들을 선택한다.

선택 방법에는

1) 균등 비례 룰렛 휠 선택,

2) 토너먼트 선택,

3) 순위 기반 선택 등이 있다.

해의 선택은 유전 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미친다. 어떤 방법을 쓰느냐에 따라 최적해로 다가가는 속도가 더디게 되거나, 아니면 지역 최적해에 빠지는 경우가 생길 수도 있기 때문이다.

또는 우수한 해가 보유한 나쁜 인자가 전체 인구에 퍼지거나, 반대로 나쁜 해가 보유한 우수한 인자가 영구히 사장될 수도 있다.

따라서 어떤 해를 선택하는지는 유전 알고리즘의 성능을 위해서 중요한 요소라고 할 수 있다.

일반적으로는 가장 좋은 해의 순으로 선택될 확률을 높게 부여하는 방법이 많이 사용된다.

이는 반대로 말하면, 나쁜 해라 할지라도 그 해에 포함된 좋은 인자를 퍼뜨릴 기회를 준다고 볼 수 있다. 현 세대에서 가장 좋은 해라 할지라도 실제로는 지역 최적해에 가까운 해일 수도 있고, 반대로 좋지 않은 해라 할지라도 전역 최적해에는 더 가까울 수도 있기 때문이다.

실제로 전역 최적해가 어디에 있는지는 알 수 없는 일이므로, 가능한 해들의 평균적인 적합도를 높여 가면서도 유전자의 다양성을 유지하는 것이 지역 최적해에 빠지는 것을 가능한 한가지 방지하는 방법이며, 이는 실세계의 생명체들 역시 유전적 다양성을 유지하는 종이 장기적인 생존 가능성이 높은 것과 비견할 수 있다.

7. 교차

생명체는 세대 내에서의 교배를 통해 다음 세대를 생성한다.

이와 마찬가지로 유전 알고리즘에서 자연 선택된 해들은 교배를 통하여 다음 세대의 해들을 생성하게 된다. 일반적으로 두 개의 해를 선택한 후 둘 간에 교배 연산을 수행하게 되며, 이를 통해 생성된 해는 각각의 부모 해의 교차 연산을 통해서 서로 겹치지 않는 위치의 유전인자를 받아 새로운 유전자를 구성하게 된다.

실제 생명체의 염색체가 재조합되는 과정에서 부모 염색체의 일부분이 특정 위치를 기준으로 서로 바뀌어 결합되는 경우가 있는데, 이 현상을 교차라고 한다.

유전 알고리즘의 교차 연산은 이 현상을 본따, 부모 해의 유전자들을 서로 교차시켜서 자식해를 만들어낸다.

교차 연산의 실제 수행 방법은 비트 단위 교차에서부터 블록 단위 교차까지 다양한 방법으로 구현할 수 있으며, 교차를 한 번만 수행할지 전 영역에 대해서 교차시킬지 역시 결정할 수 있다.

또한 모든 해에 대해 교차연산을 수행할 경우 우수한 해가 다른 해와의 교배를 통해서 우수성을 잃어버림에 따라 세대의 최고 우수해가 보존되지 않는 상황이 발생할 수 있다. 이런 경우를 방지하기 위하여 교차를 확률적으로 수행하여 우수한 해가 변형되지 않고 그대로 다음 세대에 전해질 확률을 부여하는 방법도 사용된다.

8. 변이

일반 생명체에서, 유전자의 교배 뿐 아니라, 하나의 유전자가 직접적으로 변이를 일으켜서 주어진 환경에서 살아남을 확률 역시 존재한다.

변이 연산은 주어진 해의 유전자 내의 유전 인자의 순서 혹은 값이 임의로 변경되어 다른 해로 변형되는 연산이다.

해의 유전자들을 가상의 공간에 맵핑할 경우 교배 연산은 부모해들 사이의 어떤 지점에 자식해를 생성하는 것이라고 볼 수 있다면, 변이 연산은 임의의 위치로 점프하는 것에 비견할 수 있다.

따라서 약간의 확률로 변이 연산을 수행시켜 주는 것은 전체 세대가 함께 지역 최적해에 빠져드는 경우를 방지하기 위한 주요한 기법이 될 수 있으며, 해집단의 다양성을 높여준다.

9. 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)

{1, 5, 6, 8, 3, 7, 3, 5, 9, 0} 중 3개를 골라서 20으로 만드는 문제가 있다고 하자. 여기서 유전체는 각 숫자이며, 각 해의 유전자는 (1,5,3)와 같이 유전체 3개의 집합으로 이루어진다. 적합도 함수를 20과 얼마나 가까운지를 나타내는 값으로 둔다면, (1,5,3)에 대한 적합도는 f( (1,5,3) ) = 11이 된다.

먼저 첫 세대를 아무렇게나 생성한다. 첫 세대가 만약 { (1,5,3) (8,0,9) (9,9,8) (3,7,5) } 으로 형성되었다고 하자. 각각의 적합도를 구하면, { 11, 3, 6, 5 }이 되며, 이 값이 높을수록 20에서 멀기 때문에 해로서 부적당하다는 것을 의미하며, 따라서 세대를 거침에 따라 살아남을 확률이 낮게 된다.

다음 세대를 형성하기 위해, 이 세대의 개체중 2개의 유전자를 선택한다. 이때 선택은 적합도를 기준으로 확률적으로 선택한다. (룰렛 알고리즘이 자주 쓰인다) 위의 예에서 적합도가 3인 (8,0,9)는 적합도가 6인 (9,9,8)에 비해 훨씬 높은 선택 기회를 가진다. 선택된 2개의 유전자의 유전체는 랜덤한 위치에서 교환되어 새로운 세대가 형성된다. 예로 (8,0,9), (9,9,8) 이 선택되었고 교배위치가 첫번째 자리로 무작위로 결정되었다면 다음 세대의 개체는 (8,9,8), (9,0,9)가 되며, 각각의 적합도는 5, 2가 된다.

10. 관련 기법

11. 참고 문헌

12. 관련 논문

Differential Gene Set Enrichment Analysis: A statistical approach to quantify the relative en- richment of two gene sets

https://github.com/Kcrong/Simple-Genetic-Algorithm

원문

https://blog.devkcr.org/entry/%EC%9C%A0%EC%A0%84-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EA%B0%80%EC%A7%80%EA%B3%A0-%EB%86%80%EA%B8%B0

예제 링크: https://github.com/Kcrong/Simple-Genetic-Algorithm

유전 알고리즘이란,

“유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 존 홀랜드(John Holland)에 의해서 1975년에 개발된 전역 최적화 기법으로, 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나이다. 생물의 진화를 모방한 진화 연산의 대표적인 기법으로, 실제 진화의 과정에서 많은 부분을 차용하였으며, 변이(돌연변이), 교배 연산 등이 존재한다. 또한 세대, 인구 등의 용어도 문제 풀이 과정에서 사용된다.” – 위키피디아

유전 알고리즘은 부모의 유전 정보들이 자식들에게 골고루 분포 됨으로써, 문제에 대한 해를 찾아가는 알고리즘이다.

자식 해는 부모 해와 비슷한 형질을 가지며, 우월한 유전자들은 다시 자식해를 만들며 우수 유전자를 널리 퍼트리는 특징이 있다.

소스 설명 전, 사용할 용어에 대한 설명은 아래와 같다.

1. 유전자

예시 소스에서는 integer list 로 정의했다. 하지만 그 형태와 값의 크기는 무엇이든지 될 수 있으며, 제한이 없다. (구현이 어려울 뿐..)

2. 세대

유전자들의 생성과 소멸을 아우르는 하나의 주기를 말한다.

보통 생성 > 번식 > 소멸 의 주기를 가진다.

3. 적합도 (Fitness)

유전자가 얼마나 우월한지 보여주는 지수.

이 지수가 높을 수록 우월한 유전자임을 뜻한다.

전체적인 알고리즘은 3가지로 이루어져있다.

1. 부모 유전자 선택

2. 번식

3. 돌연변이

부모 유전자 선택

부모 유전자를 선택하는 부분에서는, 룰렛 휠 선택 방식을 이용했다.

1

2

3 # 부모를 select_list를 이용해 정함.

# 부모로 선출될 확률은 fitness 과 비례한다.

parents = tuple(self.select_list[rand( 0 , len (self.select_list))] for i in range ( 2 )) cs

룰렛 휠 방식

이미지 출처: http://blog.secmem.org/category/IT%20%EB%86%80%EC%9D%B4%ED%84%B0/Elite%20Member%20Tech%20%26%20Talk?page=37

룰렛 휠 방식이란, 적합도가 높을수록 부모 해로 선택될 확률이 높아지도록 하는 방식이다.

위 그림처럼, 적합도가 100인 C는 룰렛에서 보듯이 선택될 확률이 높다.

하지만 적합도가 40인 D는 C와 달리 선택될 확률이 적다.

이처럼 우월한 유전자를 가질 수록 부모 해로 선택될 확률을 높이는 것을 룰렛 휠 방식이라고 한다.

번식 (교차)

자식 유전자를 만들 때는, 2점 교차 라는 방식을 이용했다.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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14

15

16

17

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19

20

21

22

23

24

25 # 각 교차 포인트를 정한다.

# rand 함수의 반환이 float 형이므로, 소수점을 버리기 위해 int() 형변한을 해준다.

switch_point = (rand( 1 , gene_len / / 2 ), rand(gene_len / / 2 , gene_len))

# 처음 자식이 받는 유전자는 parent1

# 다만 교차 포인트에 다다르면, 다른 parent 유전자 정보를 받아오기 시작한다. (parent = parent2)

parent = parents[ 0 ]
for i in range (gene_len):

# 자식 유전자 정보는 부모 유전자에서 받아온다

gene_data.append(parent.gene_data[i])

if i in switch_point:

# 유전자를 받아오는 부모 변경

try :

parent = parents[parents.index(parent) + 1 ]
except IndexError:

parent = parents[ 0 ]
“” ”

a = parents.index(parent) –> 현재 부모의 index 값

parents[a+1] –> 부모 리스트에서, 현재 부모 인덱스값보다 +1 된 값 가져옴

IndexError –> 만약 1이 넘어가면

parent = parents[0] 다시 0으로 돌아옴

” “”

Colored by Color Scripter cs

2점 교차는 두 점을 임의로 선택하여, 그 점을 기준으로 각 부모 유전자에서 번갈아 유전자를 받아오는 방법이다.

물론 점의 위치에 따라 부모1과 부모2의 유전 정보 비율은 달라질 수 있지만 교차의 경우 섞이는 복잡도를 정하는 단계이므로 신경쓰지 않는다.

–> Mutation (돌연변이)

1

2

3

4 # 돌연변이 확률은 fitness 와 반비례 한다.

# fitness 가 높을 수록, 돌연변이 확률이 적어진다.

if rand( 0 , self.fitness * 100 ) = = 0 :

return DNA([rand(min(WE_WANT), max(WE_WANT)) for i in range ( len (WE_WANT))]) cs

돌연변이 확률은 적합도와 반비례 하도록 구현했으며, 돌연변이는 기존 부모와 상관없는 전혀 새로운 유전자를 갖는다.

돌연변이는 그 확률 설정에 따라 다른 결과가 나온다. 자세한 내용은 아래 결과 분석에서 살펴보자.

결과분석

우선 목표값을

0 과 1로 이루어진 8자리 list 로 잡았다.

결과는 다음 이미지와 같다. X축이 세대, Y축이 적합도 수치를 나타낸다.
[그림1] 목표 값 [0,1,0,1,0,1,0,1]
목표값이 단순한 관계로 얼마 지나지 않아, 40번째 세대 쯤에서 최대 적합도에 수렴하는 것을 볼 수 있다.

목표값을 조금 복잡하게 해보자.

0~9의 값을 가지도록 조정해봤다.
[그림2] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6]
조금 더 흥미로운 결과가 나왔다.

목표 값의 범위를 늘리자 최대 적합도에 도달하는 세대가 늘어난 것이다.

위 1차 결과와는 달리 80 ~ 100 번째 세대에서 최대 적합도에 가까이 수렴하는 결과가 나왔다.

조금 더 복잡하게 해보자. 이번엔 목표 값의 길이를 바꿔볼 것이다.
[그림3-1] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6,5,2,6,9]
100 세대로는 최대 적합도에 도달하기에 한참 부족한 듯 싶다. 진화 횟수를 조금 늘려보았다.
[그림3-2] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6,5,2,6,9] _진화 횟수 증가

비록 최대 적합도에는 도달하지 못했지만, 근사한 값을 얻었다.

그럼 보다 더 최대 적합도에 가까운 값을 얻기 위해서는 어떻게 해보는 것이 좋을까?

돌연변이의 확률을 늘리고, 세대에서 가장 좋은 유전자 (Fitness 수치가 가장 높은) 1개를 다음 세대에도 보존 시켜보았다.
[그림3-3] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6,5,2,6,9] _진화 횟수 증가 _돌연변이 확률 증가, 우월 유전자 보존

최대 적합도에 도달하는데 성공했다!!!

하지만 필요 세대가 너무 많다는 문제점이 있다…

또한 돌연변이 확률을 늘렸더니 중간중간 생기는 뾰족한 부분 (내려오는 부분)이 늘어났다.

위 문제 를 조금 개선시켜보자.

우월한 유전자를 자식 세대에 포함시키는 과정에서, 1개가 아닌 5개를 포함시켜보았다.
[그림3-4] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6,5,2,6,9] _진화 횟수 증가 _돌연변이 확률 증가, 우월 유전자 보존 _보존 유전자 갯수 증가

약 1100 – 850 = 250 세대가 감소했다!!~!

우월 유전자의 보존 비율 조금 더 늘려보자.

이번엔 5개 대신 10개를 포함시켜 보았다.

더욱 개선된 결과가 나오리라 생각했다.
[그림3-5] 목표 값 [3,1,2,9,7,4,3,6,5,2,6,9] _진화 횟수 증가 _돌연변이 확률 증가, 우월 유전자 보존 _보존 유전자 갯수 증가 _ 10개 보존

예상과는 달리, 이전 결과 보다 더욱 못한 결과가 나왔다.

이유를 살펴보았더니, 우월 유전자의 보존 비율이 증가하면 우월 유전자에 가까운 자식 유전자들이 많이 생기지만,

우월 유전자의 잘못된 부분도 같이 유지되는 문제가 있었다.

우월 유전자의 보존 비율이 높다고 진화의 방향이 좋은 것은 아니라는 것이다.

이번 실험 결과 중, 우리의 실생활과 매우 흡사한 부분이 아닐까 싶다. 🙂

P.s

질문이나 기타 문제점은 GitHub 이슈로 달아주세요

풀리퀘 받는 것도 좋아합니다.

출처: https://blog.devkcr.org/entry/유전-알고리즘-가지고-놀기 [Blog4Study]

python 간단 한 유전 알고리즘 구현

pop_size = 500 # max_value = 10 # chrom_length = 10 # pc = 0.6 # pm = 0.01 # results = [[]] # ，N fit_value = [] # fit_mean = [] # pop = geneEncoding(pop_size, chrom_length)

def geneEncoding(pop_size, chrom_length): pop = [[]] for i in range(pop_size): temp = [] for j in range(chrom_length): temp.append(random.randint(0, 1)) pop.append(temp) return pop[1:]
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # import math def decodechrom(pop, chrom_length): temp = [] for i in range(len(pop)): t = 0 for j in range(chrom_length): t += pop[i][j] * (math.pow(2, j)) temp.append(t) return temp def calobjValue(pop, chrom_length, max_value): temp1 = [] obj_value = [] temp1 = decodechrom(pop, chrom_length) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * max_value / (math.pow(2, chrom_length) – 1) obj_value.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return obj_value

# 0.0 coding:utf-8 0.0 # （） def calfitValue(obj_value): fit_value = [] c_min = 0 for i in range(len(obj_value)): if(obj_value[i] + c_min > 0): temp = c_min + obj_value[i] else: temp = 0.0 fit_value.append(temp) return fit_value

# 0.0 coding:utf-8 0.0 # import random def sum(fit_value): total = 0 for i in range(len(fit_value)): total += fit_value[i] return total def cumsum(fit_value): for i in range(len(fit_value)-2, -1, -1): t = 0 j = 0 while(j <= i): t += fit_value[j] j += 1 fit_value[i] = t fit_value[len(fit_value)-1] = 1 def selection(pop, fit_value): newfit_value = [] # total_fit = sum(fit_value) for i in range(len(fit_value)): newfit_value.append(fit_value[i] / total_fit) # cumsum(newfit_value) ms = [] pop_len = len(pop) for i in range(pop_len): ms.append(random.random()) ms.sort() fitin = 0 newin = 0 newpop = pop # while newin < pop_len: if(ms[newin] < newfit_value[fitin]): newpop[newin] = pop[fitin] newin = newin + 1 else: fitin = fitin + 1 pop = newpop # 0.0 coding:utf-8 0.0 # import random def crossover(pop, pc): pop_len = len(pop) for i in range(pop_len - 1): if(random.random() < pc): cpoint = random.randint(0,len(pop[0])) temp1 = [] temp2 = [] temp1.extend(pop[i][0:cpoint]) temp1.extend(pop[i+1][cpoint:len(pop[i])]) temp2.extend(pop[i+1][0:cpoint]) temp2.extend(pop[i][cpoint:len(pop[i])]) pop[i] = temp1 pop[i+1] = temp2 # 0.0 coding:utf-8 0.0 # import random def mutation(pop, pm): px = len(pop) py = len(pop[0]) for i in range(px): if(random.random() < pm): mpoint = random.randint(0, py-1) if(pop[i][mpoint] == 1): pop[i][mpoint] = 0 else: pop[i][mpoint] = 1 # 0.0 coding:utf-8 0.0 import matplotlib.pyplot as plt import math from calobjValue import calobjValue from calfitValue import calfitValue from selection import selection from crossover import crossover from mutation import mutation from best import best from geneEncoding import geneEncoding print 'y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)' # 2 def b2d(b, max_value, chrom_length): t = 0 for j in range(len(b)): t += b[j] * (math.pow(2, j)) t = t * max_value / (math.pow(2, chrom_length) - 1) return t pop_size = 500 # max_value = 10 # chrom_length = 10 # pc = 0.6 # pm = 0.01 # results = [[]] # ，N fit_value = [] # fit_mean = [] # # pop = [[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] for i in range(pop_size)] pop = geneEncoding(pop_size, chrom_length) for i in range(pop_size): obj_value = calobjValue(pop, chrom_length, max_value) # fit_value = calfitValue(obj_value) # best_individual, best_fit = best(pop, fit_value) # , results.append([best_fit, b2d(best_individual, max_value, chrom_length)]) selection(pop, fit_value) # crossover(pop, pc) # mutation(pop, pm) # results = results[1:] results.sort() X = [] Y = [] for i in range(500): X.append(i) t = results[i][0] Y.append(t) plt.plot(X, Y) plt.show() 이 내용에 흥미가 있습니까? 현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다: [BOJ]5052(python) python 풀이입니다 Trie 구조 문자열을 Tree 형식으로 만들어 문자열 검색을 하는 구조, 가장 긴 문자열 길이(O(N)) 만큼의 시간이 소요돼서 효율적이다 어떻게 풀이 다음과 같이 문자열을 Tree 형식으로... 텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오. CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다. 오늘 전에 쓴 코드 를 정리 해 보 니 디지털 모델 을 만 드 는 동안 python 으로 이 루어 진 유전 알고리즘 이 재 미 있 는 것 같 아서 꺼 내 서 공유 해 보 세 요.먼저 유전 알고리즘 은 최적화 알고리즘 으로 유전자 의 우승 열 패 를 모 의 하여 계산 을 한다(구체 적 인 알고리즘 사고방식 따 위 는 군말 하지 않 는 다).대체로 초기 화 코드,개인 평가,선택,교차,변이 로 나 뉜 다.대상 식 y=10*sin(5x)+7*cos(4x)를 예 로 들 어 최대 값 을 계산 합 니 다.우선 초기 화 는 구체 적 으로 계산 할 식,종군 수량,염색체 길이,교배 확률,변이 확률 등 을 포함한다.또한 유전자 서열 을 초기 화해 야 한다그 중에서 genEncodeing 은 사용자 정의 간단 한 랜 덤 생 성 시퀀스 의 함수 로 다음 과 같이 구체 적 으로 실현 된다.인 코딩 이 완 료 된 후에 개체 평 가 를 해 야 한다.개체 평 가 는 주로 각 인 코딩 된 list 의 값 과 대상 식 에 대응 하 는 값 을 계산한다.사실 인 코딩 된 것 은 2 진 list 한 무더기 다.이 2 진 list 는 각각 하나의 수 를 대표 한다.그 값 의 계산 방식 은 10 진법 으로 전환 한 다음 에 2 의 서열 길 이 를 나 누 어 1 을 줄 이 는 것 이다.즉,전체 list 의 10 진법 에서 1 을 줄 이 는 것 이다.이 규칙 에 따라 모든 list 의 값 과 계산 할 형식의 값 을 계산 할 수 있 습 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.구체 적 인 값 과 대응 하 는 유전자 서열 이 생 긴 후에 한 번 도태 시 키 는 것 은 불가능 한 나 쁜 값 을 도태 시 키 는 것 이다.여기 서 는 최대 치 를 계산 하기 때문에 마 이 너 스 를 탈락 시 켰 으 면 좋 겠 다.그 다음 에 선택 을 하 는 것 이 전체 유전 알고리즘 의 가장 핵심 적 인 부분 이다.실제 생물 유전 진 화 를 모 의 하 는 우승 열 패 를 선택 하여 우수한 개체 가 가능 한 한 살아 남 고 나 쁜 개체 가 가능 한 한 도태 되도록 한다.개체 의 좋 고 나 쁨 은 개체 의 적응 도 에 달 려 있다.개체 적응 도가 높 을 수록 남 겨 지기 쉽 고 개체 적응 도가 낮 을 수록 도태 되 기 쉽다.구체 적 인 코드 는 다음 과 같다.상기 코드 는 주로 세 가지 조작 을 했 는데 먼저 개체 적응 도 총 화 를 계산 한 다음 에 각자 의 누적 적응 도 를 계산한다.이 두 단 계 는 모두 이해 하기 쉽다.주로 세 번 째 단계,룰렛 선택 법 이다.이 단 계 는 먼저 유전자 총수 0-1 의 소 수 를 생 성 한 다음 에 각 유전자 의 누적 개체 적응 도와 비교 하 는 것 이다.누적 개체 의 적응 도가 난수 보다 크 면 보류 하고 그렇지 않 으 면 도태 된다.이 핵심 사상 은 한 유전자 의 개체 적응 도가 높 을 수록 그 가 차지 하 는 누적 적응 도 공간 이 커진다 는 것 이다.즉,그 는 쉽게 보존 된다 는 것 이다.선택 이 끝나 면 교배 와 변 이 를 하 는 두 단 계 는 이해 하기 쉽다.유전자 서열 을 바 꾸 는 것 이다.다만 바 꾸 는 방식 이 다 를 뿐이다.교배:변이:전체 유전 알고리즘 의 실현 이 완료 되 었 습 니 다.전체 호출 입구 코드 는 다음 과 같 습 니 다.마지막 으로 matplotlib 패 키 지 를 호출 하여 500 대 최 적 화 된 변화 추 세 를 보 여 주 었 습 니 다.전체 코드 는 github 에서 볼 수 있 습 니 다.이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.

기본 — baealex

우선 나는 걱정스럽다. 여기에 적혀진 글과 코드는 그저 이론을 이용해 나만의 방식으로 구현해 본 것이다. 생명공학에 대한 지식 역시 매우 부족하므로 그저 유전이라는 개념을 응용했다고 생각해 주길 바란다. 나열된 코드를 끈임없이 의심하고 절대적으로 신뢰하지 않길 바란다. 기본적인 내용은 이 블로그를 참고했다. 내가 읽어 본 책에 나와있는 것과 유사한 내용인데 좀 더 정리가 잘 된 내용인 것 같다. 간단하게 정리하면 이렇다.

용어의 정리

염색체 : 유전 정보를 담은 문자열

유전자 : 문자열의 유전 정보

교차 : 두 개의 염색체를 조합

돌연변이 : 확률적으로 유전자의 정보가 바뀜

자손 : 교차와 돌연변이로 생성된 염색체

알고리즘의 흐름

최초 염색체 생성 세대 적합도 평가 세대 교차 및 돌연변이 다음 세대 적합도 평가

목표 적합도를 달성했다면 종료하고 달성하지 못했다면 2번으로 돌아간다. 단 어려운 문제의 경우 목표치를 선정하기 어려우므로 반복 횟수를 제한하는 것이 일반적이다.

이론 적용기

유전 알고리즘의 이론은 대략 알겠는데 이걸 어떻게 적용해야할까 싶은 생각이 든다. 그래서 일단 이론을 접목하되 가장 접근하기 쉬운 방법으로 코드를 구현하고자 하였다. 목표는 0-9 라는 유전자를 10개 가진 염색체를 생성하고 1 이라는 유전자를 우성 유전자로 평가하여 진화하도록 말이다.

적합도 평가

1 이라는 유전자를 우성으로 만드려면 어떤식으로 적합도를 평가해야 할까?

if gene > dominant: evaluation_vlaue += gene – dominant else: evaluation_vlaue += dominant – gene

나의 경우는 유전자가 숫자라는 간단한 개념이므로 우성과의 거리를 측정하여 크기가 가장 작은 염색체에게 높은 점수를 주었다. 결과적으로 모든 유전자가 1인 염색체가 등장한다면 적합도 평가 점수는 0이 되므로 이는 동시에 종료 조건이 된다.

돌연변이

처음 코드를 작성했을때 5세대 정도가 지나면 비슷한 염색체끼리 합쳐져 나중에는 똑같은 염색체만 남아 계속해서 똑같은 염색체만 만들어지는 현상이 있었다. 지역 최적화라는 용어가 떠올랐는데 내가 한가지 간과하고 있던건 돌연변이에 대한 설정이었다. (근친이 이렇게 위험합니다)

mutation = 0.01 … for i in range(5) : for j in range(10) : if random.random() < mutation : new_chromosome[i][j] = random.randint(0,9) else : new_chromosome[i][j] = chromosome[parent_cromo_index[random.randint(0,1)]][j] ... 부모의 유전자를 적절히 섞다가 특정 확률로 전혀 새로운 유전자를 염색체 내부에 삽입되도록 하였다. 0.01로 설정하니 아까처럼 비슷한 염색체가 남았을때 좀 더 괜찮은 염색체가 생성되면 그 염색체처럼 변화했다. 좀 더 급격하게 변할 수 있도록 0.1로 설정했더니 염색체가 너무 과도하게 변하여 결국 랜덤으로 숫자가 생성되는 수준이었다. 깊은 복사 돌연변이까지 추가했으나 1에는 근접하지만 절대 1만 나오는 경우가 없었다. 적합도가 갑자기 올라가기도하고... 평생을 돌리면 나오기야 하겠지만 그러면 결국 랜덤으로 때려맞추는 수준에 불과하다. (0, 'Gen : ', [[7, 1, 3, 0, 7, 9, 1, 8, 8, 1], [1, 4, 8, 4, 5, 9, 0, 4, 6, 0], [7, 7, 7, 5, 5, 7, 3, 2, 7, 2], [7, 1, 2, 1, 9, 4, 9, 8, 4, 9], [3, 1, 3, 5, 4, 9, 7, 0, 3, 5, 0]]) (1, 'Gen : ', [[1, 4, 8, 4, 4, 9, 0, 0, 3, 0], [1, 4, 3, 4, 5, 9, 7, 0, 6, 0], [3, 4, 8, 4, 4, 9, 0, 4, 3, 5], [1, 1, 3, 4, 4, 9, 7, 4, 6, 0], [1, 1, 3, 4, 5, 9, 0, 4, 3, 5]]) (100, 'Gen : ', [[0, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2], [0, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2], [0, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2], [0, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2], [0, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2]]) (1000, 'Gen : ', [[1, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [7, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [7, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [7, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1], [7, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1]]) 알고리즘엔 문제가 없었으나 가장 큰 문제가 되었던건 파이썬 대한 이해였다. 파이썬에는 메모리를 참조하여 같은 값을 가지는 얇은 복사와 다른 메모리를 참조하는 깊은 복사가 있는데, 리스트에선 기본적으로 앝은 복사가 일어나므로 변이가 일어났을 경우 그게 다음 세대에게 큰 영향을 주고 있었다. 따라서 copy 라이브러리를 이용하여 염색체 복사를 깊은 복사로 변경하였더니 성공적으로 동작하였다. 소스코드

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