Computer Science

먼저 첫 세대를 아무렇게나 생성한다. 첫 세대가 만약 { (1,5,3) (8,0,9) (9,9,8) (3,7,5) } 으로 형성되었다고 하자. 각각의 적합도를 구하면, { 11, 3, 7, 5 }이 되며, 이 값이 높을수록 20에서 멀기 때문에 해로서 부적당하다는 것을 의미하며, 따라서 세대를 거침에 따라 살아남을 확률이 낮게 된다.

다음 세대를 형성하기 위해, 이 세대의 개체중 2개의 유전자를 선택한다. 이때 선택은 적합도를 기준으로 확률적선택(룰렛 알고리즘이 자주 쓰인다)이다. 따라서 위의 예에서 (8,0,9)는 (9,9,8)에 비해 훨씬 높은 선택 기회를 가진다. 선택된 2개의 유전자의 유전체는 랜덤한 위치에서 교환되어 새로운 세대가 형성된다. 예로 (8,0,9), (9,9,8) 이 선택되었고 교배위치가 2번째 자리로 무작위로 결정되었다면 다음 세대의 개체는 (8,9,8) ,(9,0,9)로 된다.

출처 - 위키백과


1. 먼저 {1~15} 까지 만들고 여기서 랜덤하게 유전자를 3개를 선택하였다.

2. 유전자 3개중 적합도 함수를 통해 20에 가까운 유전자 2개를 선택하였다. (부모유전자) - 선택연산

3. 선택된 2개의 유전자를 부분 결합하여 새로운 해를 만들어 낸다. - 교차연산

4. 부모유전자중 적합도가 낮은 2개의 유전자를 새롭게 만든 유전자 2개랑 바꿔준다. -대치연산

5. 값들이 20이 되기전에 3개가 모두 같아져 버리는 현상이 있다. 이런 현상이 생길때 변이를 시켜준다. -변이연산

유전알고리즘

룰렛선택 – 염색체를 적응도에 비례하여 선택하는 방법입니다. 적응도가 높은 염색체일수록 선택될 확률은 높다. 적응도가 가장 높은 염색체가 반드시 다음 세대로 유전된다는 것을 보장하지 않는다.

교차 – 선택된 두 염색체가 새로운 자식 염색체를 만들기 위해서 그들의 비트를 서로 바꾸는 것

돌연변이 – 염색체에서 어떤비트가 뒤집어지는 것을 말한다. 즉, 0은 1이 되고 1이 0이 되는 것을 말한다. 돌연변이는 매우 희박하게 일어난다. 0.001의 확률로 일어난다.

실시간 진화 – 게임이 실행되는 동안 악당들을 진화시킬 수 있는 간단한 테크닉

              (악당들의 풀을 관리한다.)

영향력분포도 기법 – AI 에이전트가 세계에 대해 지니고 있는 지식을 공간적으로 표현한 것으로, 게임 환경의 물리적/지형적 표현과 현재의 게임 상태(유닛 배치 등등)에 기반해서 전략적 결정에 필요한 정보만을 적절히 추출한 것이다.

간단한 영향력분포도

-       게임이 시작되면 모든 칸들은 0으로 초기화 된다.

-       그리고 각 칸에 대해, 그 칸이 가질 수 있는 영향력 값이 배정된다.

-       전투의 효율성을 영향력 값을 간주하며, 아군 유닛은 양, 적군은 음의 값을 가진다고 한다.

<초기의 영향력분포>

<영향력의 전파>

<최종적인 영향력분포도>

-       이 분포도를 보면 아군과 적군의 역관계를 확실히 알 수 있다.

-       음의 값과 양의 값이 맞부딪히는 칸들을 이으면 전선이 된다.


참고 - GameProgramming Gems2

큐는 스택과는 다르게 FIFO 방식으로 먼저 들어온 녀석이 먼저나가는 방식이다.

그냥 일반큐를 만들어보았다.

구조체를 이용해 front, rear, count, q 를 하나로 통합시켰다.

typedef struct{
 int q[QueueSize+1];
 int front;
 int rear;
 int count;
}queue;

front에서는 Dequeue할 원소를 가르키고 있고 rear에서는 삽입할 자리를 가르키고있다. 또 count를
이용해 Deque나 Enqueue가 가능한지 확인하도록 사용하였다.

입력 파일은 여러 줄로 구성되며 표시될 각각의 숫자마다 한 줄씩 입력된다. 각 줄에는 s와 n이라는 두 개의 정수가 들어있으며 n은 출력될 숫자(0<=n<=99,999,999), s는 숫자를 표시하는 크기(1<=s<=10)를 의미한다. 0이 두 개의 입력된 줄이 있으면 입력이 종료되며 그 줄은 처리되지 않는다.