유전 알고리즘 성능을 한 번의 좋은 실행으로 판단하면 안 된다

유전 알고리즘이 한 번 좋은 해를 찾았다고 해서 안정적인 방법이라고 결론 내리기 어렵습니다. 초기 집단과 난수에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문입니다. 실무에서는 최고값보다 여러 번 실행했을 때의 품질과 시간 분포가 중요합니다.

같은 문제를 여러 시드로 푼다

한 번의 최고 해는 운이 좋았을 수 있습니다. 동일한 데이터와 시간 제한에서 여러 난수 시드로 실행해 최선, 중앙값, 나쁜 경우를 함께 봅니다. 시드와 파라미터를 저장해 결과를 재현할 수 있어야 합니다.

인구 크기나 세대 수가 다른 알고리즘을 실행 횟수만으로 비교하면 공정하지 않습니다. 같은 벽시계 시간 또는 목적함수 평가 횟수 기준을 정합니다. 작은 문제에서는 MILP나 정확해법의 최적해를 기준으로 차이를 측정합니다.

목적값이 좋아도 선후관계, 인력 자격, 사이클 타임을 어기면 쓸 수 없습니다. 염색체 디코딩 후 모든 제약을 독립 검증하고, 불가능 해를 벌점으로 처리했다면 실제 운영에 투입하지 않습니다.

교차율과 돌연변이율을 몇 개의 시험 문제에만 맞추면 다른 생산라인에서 성능이 떨어질 수 있습니다. 크기·제약 밀도·작업시간 분포가 다른 문제군으로 평가합니다. 한 파라미터가 모든 문제에서 최고일 필요는 없습니다.

실무에는 계산 시간이 정해져 있습니다. 제한 시간까지의 최선 해뿐 아니라 1분, 5분, 10분 시점의 품질도 봅니다. 해 개선이 멈췄을 때 종료할지, 여러 집단을 재시작할지 규칙을 사전에 정합니다.

주의할 실패: 한 번의 최고 해만 보고 선정

관찰할 지표: 목적값 중앙값과 시간 분포

DEAP Evolutionary Computation documentation. 진화 알고리즘 구현과 통계 기록의 일반 도구를 참고했습니다. 다중 시드·계산 예산 비교는 글의 평가 절차 제안입니다.

이미지와 도식은 이해를 돕기 위한 개념 시각화입니다. 특정 고객의 실제 설비·데이터·화면을 재현한 것이 아닙니다.

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