Silverback9

Genetic Algorithm을 정리한 내용입니다~^^*

Genetic Algorithm

SETUP

  Step 1: Initialize: Create a population of N elements, each with randomly generated DNA.

DRAW

  Step 2: Selection: Evaluate the fitness of each element of the population and build a mating pool.

  Step 3: Reproduction: Repeat N times:
       a. Pick two parents with probability accoridng to relative fitness
       b. Crossover - create a "child" by combining the DNA of these two parents
       c. Mutation - mutate the child;s DNA based on a given probability
       d. Add the new child to a new population

  Step 4: Replace the old population with the new populatio and return to Step 2. 

이 알고리즘에 따라 “To be or not to be”라는 문장을 생성하는 프로그램을 테스트 해보실까요~^^*

Setup() 안에 있는 popmax와 mutationRate를 수정하여 플레이 해 보셔도 재미있을 것 같아요.

수정 후 플레이하고 프로그램을 종료하면, 수정된 내용은 저장이 되지 않고 원래의 코드로 복귀되니 자유롭게 수정하여 테스트 해 볼 수 있어요~^^*

popmax와 mutationRate가 크면, 군집의 규모가 커지고 군집 내 다양성이 높아져 목표하는 문장을 생성하기 쉬울 것 같습니다.

물론, 프로그램의 효율성과 군집 정체성의 안정성을 위해

popmax =1000;

mutationRate 0.01;

이 효율적인 것 같기는 하구요~^^*

let target;
let popmax;
let mutationRate;
let population;

let bestPhrase;
let allPhrases;
let stats;

function setup() {
  bestPhrase = createP("Best phrase:");
  //bestPhrase.position(10,10);
  bestPhrase.class("best");

  allPhrases = createP("All phrases:");
  allPhrases.position(600, 10);
  allPhrases.class("all");

  stats = createP("Stats");
  //stats.position(10,200);
  stats.class("stats");

  //createCanvas(640, 360);
  target = "To be or not to be.";
  popmax = 200;
  mutationRate = 0.01;

  // Create a population with a target phrase, mutation rate, and population max
  population = new Population(target, mutationRate, popmax);
}

function draw() {
  // Generate mating pool
  population.naturalSelection();
  //Create next generation
  population.generate();
  // Calculate fitness
  population.calcFitness();

  population.evaluate();

  // If we found the target phrase, stop
  if (population.isFinished()) {
    //println(millis()/1000.0);
    noLoop();
  }

  displayInfo();
}

function displayInfo() {
  // Display current status of population
  let answer = population.getBest();

  bestPhrase.html("Best phrase:<br>" + answer);

  let statstext =
    "total generations:     " + population.getGenerations() + "<br>";
  statstext +=
    "average fitness:       " + nf(population.getAverageFitness()) + "<br>";
  statstext += "total population:      " + popmax + "<br>";
  statstext += "mutation rate:         " + floor(mutationRate * 100) + "%";

  stats.html(statstext);

  allPhrases.html("All phrases:<br>" + population.allPhrases());
}

오늘 저와 함께 Genetic Algorithm을 바탕으로 하는 “To be or not to be” 문구 생성하기 프로그램을 군집크기와 돌연변이률을 조정하여 다양하게 테스트 해 주셔서 감사합니다~^^*

우리 내일 또 Genetic Algorithm을 좀 더 깊게 공부해 볼까요~^^*

오늘도

멋진 아침! 보내시고요!

맛있는 점심 드시고요!

멋진 하루 보내시고요!

내일 또 만나서 코딩 공부 함께 할까요~~^^*

네~~^^* 꿈은 이루어 집니다~~^^*