미미틱 알고리즘

미미틱 알고리즘(Memetic Algorithm)은 진화 연산의 일종으로, 전역 탐색 능력을 가진 진화 알고리즘과 지역 탐색 능력을 가진 개별 개체의 학습 전략을 결합하여 문제 해결 성능을 향상시키는 최적화 기법이다. 유전 알고리즘과 같은 진화 알고리즘이 모집단 전체의 진화를 통해 해를 탐색하는 반면, 미미틱 알고리즘은 각 개체가 스스로 학습하여 해를 개선하는 과정을 포함한다. 이러한 학습 과정은 일반적으로 지역 탐색 알고리즘을 통해 이루어지며, 개체의 "밈(meme)"을 개선하는 과정으로 비유된다.

미미틱 알고리즘의 핵심은 다음과 같다.

1. 초기 모집단 생성: 해답의 후보군인 초기 모집단을 생성한다. 이 모집단은 일반적으로 무작위로 생성되거나, 휴리스틱 방법을 사용하여 생성될 수 있다.

2. 진화 연산: 선택(selection), 교차(crossover), 돌연변이(mutation)와 같은 진화 연산을 통해 새로운 개체를 생성한다. 이 과정은 모집단 전체의 다양성을 유지하고, 전역적인 탐색을 가능하게 한다.

3. 개별 학습 (지역 탐색): 각 개체는 지역 탐색 알고리즘을 사용하여 자신의 해를 개선한다. 이는 경사 하강법, 언덕 오르기, 시뮬레이티드 어닐링 등 다양한 방법을 통해 구현될 수 있다. 이 과정은 개체의 "밈"을 개선하는 것으로 해석될 수 있다.

4. 평가 및 대체: 각 개체의 적합도를 평가하고, 다음 세대로 유지할 개체를 선택한다. 일반적으로 적합도가 높은 개체가 선택될 확률이 높다.

5. 종료 조건 확인: 미리 정의된 종료 조건 (최대 반복 횟수, 목표 적합도 달성 등)을 만족하면 알고리즘을 종료하고, 최적해를 반환한다. 그렇지 않으면 2단계로 돌아가 과정을 반복한다.

미미틱 알고리즘은 조합 최적화 문제, 함수 최적화 문제, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 유전 알고리즘에 비해 수렴 속도가 빠르고, 더 좋은 해를 찾을 수 있다는 장점이 있지만, 지역 탐색 알고리즘의 선택과 파라미터 설정에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다는 단점도 존재한다. 또한, 지역 탐색 과정으로 인해 계산 복잡도가 증가할 수 있다.