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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-EVO-COMP
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [AI, EvolutionaryComputation, [[Optimization|Optimization]], GeneticAlgorithm]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Evolutionary Computation|Evolutionary Computation]] (진화 연산)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "생물 진화의 원리를 빌려와 가장 효율적인 해답을 찾아내는 디지털 적자생존." 자연의 진화 과정(선택, 교차, 변이)을 모방하여 복잡한 최적화 문제를 해결하는 휴리스틱 기반 인공지능 기법이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Genetic Algorithm (GA)**: 염색체 연산을 통해 최적 해를 탐색하는 가장 대중적인 방식.
- **Evolutionary Strategies (ES)**: 실수 값 벡터 최적화에 특화된 접근.
- **Fitness Function**: 개체가 얼마나 문제 해결에 적합한지를 평가하는 척도.
- **Mutation & Crossover**: 지역 최적점(Local Minima)에 빠지지 않게 하고 새로운 탐색 영역을 넓히는 핵심 메커니즘.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 딥러닝의 역전파([[Backpropagation|Backpropagation]]) 방식은 미분 가능한 함수에서만 작동하지만, 진화 연산은 '미분 불가능하거나 블랙박스 형태'의 최적화 문제에서도 강력한 위력을 발휘한다. 최근에는 신경망의 구조 자체를 진화시키는 '[[Neuroevolution|Neuroevolution]]'과 강화학습의 대안으로 대두되며 다시 주목받고 있다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]] , [[Genetic-Algorithms|Genetic-Algorithms]]
- AI Context: [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]]-vs-[[Evolutionary-Computation|Evolutionary-Computation]]
