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GENETIC-001	10_Wiki/💡 Topics/AI	1.0	optimization evolutionary-computation algorithms	2026-04-26

Genetic Algorithms (유전 알고리즘)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"최적의 해답을 자연의 진화 과정에서 찾아라" — 다윈의 적자생존 원리를 컴퓨터 프로그래밍에 적용하여, 변이와 교차를 통해 문제의 해를 점진적으로 개선해나가는 탐색 알고리즘.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 후보 해(개체)들의 집단을 생성하고, 적합도 함수(Fitness Function)에 따라 우수한 개체를 선별하여 유전 연산을 반복함으로써 최적해로 수렴시키는 패턴.
• 세부 내용:
  • Encoding: 해(Solution)를 염색체(Chromosome) 형태(비트, 문자열 등)로 표현.
  • Selection: 적합도가 높은 개체가 자손을 남길 확률을 높임 (예: 룰렛 휠 선택).
  • Crossover (교차): 두 부모 개체의 유전자를 결합하여 새로운 자손 생성.
  • Mutation (변이): 낮은 확률로 유전자를 무작위로 변경하여 지역 최적해(Local Optima)에 빠지는 것을 방지.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)

• 과거 데이터와의 충돌: 미분 가능한 공간에서의 경사 하강법에 비해 속도는 느릴 수 있으나, 탐색 공간이 매우 복잡하거나 불연속적인 문제에서 여전히 강력한 위력을 발휘함.
• 정책 변화: Skybound 프로젝트의 절차적 콘텐츠 생성(PCG) 시, 최적의 맵 레이아웃이나 에너미 배치를 자동으로 생성하는 도구로 활용 연구 중.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Evolutionary-Computation, Optimization, Neural-Architecture-Search
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Genetic-Algorithms.md