Genetic Algorithm 각 단계 방식

Parent Selection

• Roulette Wheel Selection
  적합성에 비례한 확률로 룰렛 선택
• Stochastic Universal Sampling(SUS)
  Roulette Wheel Selection과 같으나 선택 포인트가 여러개 때문에 한번의 회전으로 여러 부모 선택 가능
• Tournament Selection
  2,3개의 부모를 선택후 가장 좋은 부모 선택
• Rank Selection
  적합성으로 랭크를 매긴후 랭크에 비례한 확률로 선택. 적합성의 영향이 낮아짐.
• Random Selection
  랜덤 선택

Crossover

• One Point Crossover
  한 포인트를 기준으로 교차하여 자식 생성
• Multi Point Crossover
  여러 포인트를 기준으로 교차하여 자식 생성
• Uniform Crossover
  각각의 유전자를 랜덤하게 교차
• Whole Arithmetic Recombination
  혼합 비율을 통해 산술 평균을 구함. 실수형 문제에서 사용.
• Davis’ Order Crossover (OX1)
  부모1에서 일정 부분을 가져오고, 부모2에서 중복되지 않는 값으로 나머지 부분 채우기. 순열 기반 문제에서 사용.

Mutation

• Bit Flip Mutation
  한 유전자 반전
• Random Resetting
  Bit Flip Mutation와 비슷하나 반전이 아닌 카테고리 안에서의 랜덤 값
• Swap Mutation
  두 위치 교체. 순열 기반 문제에서 사용.
• Scramble Mutation
  일정 부분 랜덤 정렬
• Inversion Mutation
  일정 부분 뒤집기

Survivor Selection

• Age Based Selection
  오래된 2개 대체
• Fitness Based Selection
  안좋은 2개 대체