GENETIC ALGORITHM
OPENFRAMEWORKS 2018 0′24″ GENETIC ALGORITHM REPEATS THE PROCESS OF SELECTION, REPRODUCTION AND MUTATION.
THEN, USING THE PRINCIPLES OF THE GENETIC ALGORITHM, I MADE A PROGRAM THAT GENERATES A TARGET SENTENCE "HELLO GENETIC ALGORITHM" OVER 70 GENERATIONS, STARTING FROM 100 SENTENSES MADE UP OF RANDOM WORDS. 1) SELECTION : AFTER CREATING A LARGE NUMBER OF OBJECTS, THE OBJECT WITH THE HIGHEST FIT WITH THE TARGET IS SELECTED WITH HIGH PROBABILITY. 2) REPRODUCTION : WITH SELECTED OBJECTS AS PARENT OBJECTS, THEIR GENETIC INFORMATION IS PROPERLY CROSSED TO CREATE CHILD OBJECTS. 3) MUTATION : WITH A CERTAIN PROBABILITY, THE GENETIC INFORMATION INHERITED FROM THE PARENT OBJECTS CHANGES ABRUPTLY. 유전 알고리즘은 선택, 복제, 돌연변이의 3단계를 반복한다. 나는 이러한 유전 알고리즘의 기본 원칙을 활용하여 무작위의 알파벳으로 이루어진 100개의 표본 문장에서부터 "HELLO GENETIC ALGORITHM"이라는 목표 문장을 스스로 생성 해내는 프로그램을 만들었다. 1) 선택 : 다양한 객체로 이루어진 모집단을 만들어낸 뒤 목표 타겟과의 적합도가 가장 높은 표본이 높은 확률로 선택된다. 2) 복제 : 선택된 표본들을 부모 세대로 하여, 유전정보를 적절하게 섞어 자식 세대를 생산한다. 3) 돌연변이 : 특정한 확률로 부모 세대의 유전정보가 돌연히 수정된다. AFTER THAT, I WONDERED IF THE GENETIC ALGORITHM COULD BE APPLIED TO GRAPHICS. SO I MADE A WORK IN WHICH A LARGE NUMBER OF CELLS SPONTANEOUSLY RECONSTRUCT THEIR POSITIONS TO FIT THE INPUT IMAGE, LIKE A LIVING ORGANISM. 그 후, 나는 이러한 유전 알고리즘이 그래픽스에도 적용될 수 있는지 실험해 보았다. 다양한 세포 객체들을 만든 뒤, 인풋 이미지와 동일한 모양을 갖추도록 세포들이 마치 살아있는 생명체와도 같이 스스로 자신의 위치를 조정해 나가는 작업을 만들었다. |
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