p.1(Crossover)
Crossover is the process of forming new individuals from existing individuals while maintaining traits.
교차는 기존 개체들로부터 특성을 유지하면서 새로운 개체를 형성하는 과정이다.
The main purpose of crossing is the exchange of experience.
교차의 주요 목적은 경험을 교환하는 것이다.
This approach greatly speeds up finding an acceptable solution.
이 접근법은 수용 가능한 해를 찾는 속도를 크게 향상시킨다.
Crossover is the next logical action that occurs after selection.
교차는 선택 후에 발생하는 다음 논리적인 행동이다.
p.2(crossover methods)
One-point crossover
일점 교차
N-point crossover
N-점 교차
Uniform crossover
균일 교차
Linear combination crossover
선형 결합 교차
Blend crossover
블렌드 교차
Order crossover
순서 교차
Fitness driven crossover
적합도 기반 교차
p.3(One-point crossover)
a point in a gene sequence is randomly selected by dividing the gene sequence into two parts
유전자 서열을 두 부분으로 나누어 유전자 서열에서 한 점을 무작위로 선택한다.
New individuals are created by crossing these two parts
새로운 개체는 이 두 부분을 교차시켜 생성된다.
One-point crossover can be applied to ordered gene and binary bin sets.
일점 교차는 순서가 있는 유전자와 이진 집합에 적용될 수 있다.
If the gene sequence consists of one element, then a simple exchange of genes between the parents happens, and each of the children is a clone of one of the parents
유전자 서열이 하나의 요소로 구성되어 있으면, 부모 간에 유전자가 단순히 교환되고, 각 자식은 부모 중 하나의 클론이 된다.
If the gene sequence consists of two elements, then the genes are exchanged in a crisscross way
유전자 서열이 두 개의 요소로 구성되어 있으면, 유전자는 교차 방식으로 교환된다.
p.6(N-point crossover)
N-point crossover is a logical continuation of one-point crossover, but instead of choosing only one point in a gene sequence, N points are selected, and genes are being exchanged in a crisscross way
N-점 교차는 일점 교차의 논리적인 연장선으로, 유전자 서열에서 하나의 점만 선택하는 대신 N개의 점을 선택하고, 유전자는 교차 방식으로 교환된다.
p.7(Uniform crossover)
Uniform crossover randomly selects some points in the parent’s gene chain, and swaps the genes at these points.
균일 교차는 부모의 유전자 체인에서 일부 점을 무작위로 선택하고, 이 지점들의 유전자를 교환한다.
p.8(Linear combination crossover)
Linear combination crossover is the example of a crossover without any randomness.
선형 결합 교차는 무작위성 없이 이루어지는 교차의 예이다.
Child genes is a simple linear combination of parent genes
자식의 유전자는 부모 유전자의 간단한 선형 결합이다
- , where is the parameter of linear combination in range .
, 여기서 는 선형 결합의 파라미터로 범위는 이다.
NOTE: If α equals 0 or 1, then children are the same as parents
참고: 가 0 또는 1이면, 자식은 부모와 동일하다.
If α equals 0.5, then we have twins in offspring (both children are the same).
만약 가 0.5이면, 자식들은 쌍둥이가 된다(두 자식이 동일하다).
If we want only new individuals to be created, then we can restrict α to this range (0, 0.5)
새로운 개체만 생성되기를 원한다면, 를 이 범위로 제한할 수 있다.
p.10(Blend crossover)
Blend crossover method chooses random genes in the range defined by parent genes
블렌드 교차 방법은 부모 유전자에 의해 정의된 범위에서 무작위로 유전자를 선택한다.
The range for children genes is defined as follows
자식 유전자의 범위는 다음과 같이 정의된다:
- , where is the parameter that expands the parent genes range
, 여기서 는 부모 유전자의 범위를 확장하는 파라미터이다.
p.13(Order crossover)
Order crossover is used for ordered genes; the main principle in this approach is to preserve the order of parent genes
순서 교차는 순서가 있는 유전자에 사용되며, 이 접근법의 주요 원리는 부모 유전자의 순서를 유지하는 것이다.
We will show how this method works with an example:
이 방법이 어떻게 작동하는지 예를 들어 보여드리겠습니다:
-
Say, we have two individuals with ordered genes
두 개의 순서가 있는 유전자를 가진 개체가 있다고 가정해봅시다:- Parent 1: (1, 7, 4, 5, 9, 2, 8, 3, 6)
- Parent 2: (3, 1, 5, 4, 9, 8, 6, 2, 7)
p.19(Fitness driven crossover)
Fitness driven crossover is an approach that compares the child to the parent and selects the best one
적합도 기반 교차는 자식과 부모를 비교하고 가장 좋은 개체를 선택하는 접근법이다.
The main principle of this approach is that children should be better than their parents or not at all.
이 접근법의 주요 원리는 자식이 부모보다 나아야 한다는 것이며, 그렇지 않으면 자식은 선택되지 않는다는 것이다.
In some tasks, the crossing operation is very unpredictable, and carries a high risk of destroying the accumulated positive experience.
일부 작업에서는 교차 연산이 매우 예측 불가능하며, 축적된 긍정적인 경험을 파괴할 위험이 크다.
Then, as soon as the individuals appear to begin to adapt well to the environment, their genotype can be destroyed after crossing, and as a result, their unique genetic adaptation will be destroyed.
그 후, 개체들이 환경에 잘 적응하기 시작하면, 교차 후 그들의 유전자형이 파괴될 수 있으며, 그 결과 고유한 유전적 적응이 파괴될 수 있다.
NOTE: You can notice that fitness driven crossover shares the same principle as elite selection which we covered in Chapter 3:
참고: 적합도 기반 교차는 우리가 3장에서 다룬 엘리트 선택과 동일한 원리를 공유한다는 것을 알 수 있다.
Selection – not to lose valuable individuals.
선택 – 가치 있는 개체를 잃지 않기 위해서.
And a reasonable question could be: Why not always do this?
그리고 합리적인 질문은 이렇게 될 수 있다: 왜 항상 이렇게 하지 않는가?
Why don’t we protect the best ones all the time?
왜 항상 최고의 개체들을 보호하지 않는가?
Sometimes it makes sense, but evolution is very tricky and unpredictable thing; sometimes it can make one step back and two steps forward.
때로는 그럴 때도 있지만, 진화는 매우 교활하고 예측할 수 없는 것이며, 때로는 한 걸음 뒤로 가고 두 걸음 앞으로 나아갈 수 있다.
Tiny mammals from the Jurassic period lived on the brink of survival, but after millions of years, this species led to the appearance of human.
쥐라기 시대의 작은 포유류들은 생존의 위태로운 지경에 있었지만, 수백만 년이 지난 후, 이 종은 인간의 등장으로 이어졌다.
p.22(Key terms)
One Point crossover: Exchange of gene “tails”.
일점 교차: 유전자 “꼬리” 교환
N-Point crossover: Crisscross gene exchange.
N-점 교차: 교차 방식으로 유전자 교환
Uniform crossover: Random gene swap
균일 교차: 무작위 유전자 교환
Blending crossover: Random gene in range determined by parent genes.
블렌딩 교차: 부모 유전자에 의해 결정된 범위 내에서 무작위 유전자 교환
Order crossover: Preserving parent genes order.
순서 교차: 부모 유전자의 순서 유지
Fitness driven crossover: Choosing best between children and parents
적합도 기반 교차: 자식과 부모 중 가장 좋은 개체 선택