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고대의 알고리즘
알고리즘에 대해 생각할 때 아마도 월가의 슈퍼컴퓨터가 순식간에 수천 건의 계산과 거래를 수행하거나 소셜 미디어 회사가 모든 클릭과 댓글을 모니터링하고 광고와 편광 콘텐츠.
그러나 알고리즘의 개념은 작업 수행, 문제 해결 및 의사 결정을 위한 지침과 같은 다양한 형태로 수천 년 동안 인간에 의해 사용되었습니다. 그리스인과 바빌로니아인과 같은 고대 문명은 수학 및 구성 관행에 알고리즘을 사용했습니다. 그리스 수학자 유클리드(Euclid)는 유클리드 알고리즘 기원전 300년에 두 수의 최대 공약수를 찾았습니다. 고대 이집트인과 그리스인은 "자 및 나침반" 구성 알고리즘을 사용했습니다. 바빌로니아 사람들은 60진법을 사용하여 곱셈과 나눗셈을 수행하는 알고리즘을 사용했습니다.
알고리즘을 사용하여 이익을 얻는 것은 인간뿐만 아니라 자연 자체가 알고리즘을 사용하여 생태계를 정렬하고 조정합니다.
자연의 알고리즘 예
대체로 자연 자체는 알고리즘을 통해 구성됩니다. 이 기사에서는 자연계의 8가지 알고리즘 예를 보여줍니다.
- 간단한 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 음식을 찾고 수집하는 개미의 채집 행동
- 무리를 짓고 충돌을 피하기 위해 탈중앙화 알고리즘을 사용하는 새들의 무리짓기 행동
- 간단한 통신 프로토콜을 사용하여 음식을 검색하고 꽃 위치에 대한 정보를 공유하는 꿀벌의 집단 지능
- 유리한 특성을 가진 유기체가 생존하고 번식하여 이러한 특성을 자손에게 물려주는 진화의 유전 알고리즘입니다.
- 지구 자기장을 사용하여 방향을 잡고 둥지 해변으로 돌아가는 바다거북의 항해.
- 집으로 돌아가는 길을 찾기 위해 시각적 지표, 태양의 위치, 지구 자기장의 조합을 사용하는 귀소 비둘기의 귀소 행동.
- 다음과 같은 식물의 성장 패턴 피보나치 수열 잎과 가지의 배열에서 발견된다.
- 분산 알고리즘을 사용하여 둥지를 짓고 유지하는 흰개미의 식민지 행동.
개미의 채집 행동
개미는 먹이를 찾고 모으는 과정인 효율적인 채집 행동으로 유명합니다. 그들은 간단한 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 음식을 찾고 수집합니다. 이 알고리즘은 긍정적인 피드백과 스티그머지라는 두 가지 주요 원칙을 기반으로 합니다.
포지티브 피드백은 개미가 먹이원을 오갈 때 뒤에 페로몬 자취라고 하는 화학적 자취를 남기는 과정을 말합니다. 그러면 다른 개미들이 이 흔적을 따라 먹이원으로 갈 수 있습니다. 점점 더 많은 개미들이 흔적을 따라갈수록 페로몬 농도가 증가하여 다른 개미들에게 흔적이 더 매력적으로 보입니다. 이것은 포지티브 피드백 루프를 생성하여 더 많은 개미가 흔적을 따라갈수록 흔적이 더 강해집니다.
스티그머지(Stigmergy)는 개미가 음식의 위치에 대한 정보를 전달하기 위해 환경을 사용하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 개미가 먹이를 찾으면 다른 개미가 따라갈 수 있는 페로몬 흔적을 남길 것입니다. 더 많은 개미가 흔적을 따라가면 페로몬도 뿌려서 흔적을 더 강하고 다른 개미에게 더 매력적으로 만듭니다. 이를 통해 개미는 서로 직접 통신하지 않고도 음식의 위치에 대한 정보를 전달할 수 있습니다.
이 두 가지 원칙의 조합을 통해 개미는 분산된 방식으로 효율적으로 음식을 찾고 수집할 수 있습니다. 중앙 명령이나 리더가 없으면 개미 군집은 환경 변화에 적응하고 식량 공급원을 빠르고 효율적으로 찾을 수 있습니다.
무리를 짓는 새들의 행동
새들의 무리짓기 행동은 잘 연구된 현상으로, 무리라고도 알려진 조정된 그룹으로 이동합니다. 이 행동을 제어하는 알고리즘은 무리에서 개별 새의 움직임을 제어하는 일련의 간단한 규칙을 기반으로 합니다. 이러한 규칙은 분산되어 있습니다. 즉, 새 간의 로컬 상호 작용을 기반으로 하며 중앙 제어나 리더가 필요하지 않습니다.
무리 짓기 행동을 통제하는 데 사용되는 세 가지 주요 규칙은 다음과 같습니다.
- 분리: 각 새는 충돌을 피하기 위해 가장 가까운 이웃과 일정한 거리를 유지하려고 합니다.
- 정렬: 각 새는 자신의 이동 방향을 가장 가까운 이웃의 이동 방향과 정렬합니다.
- 응집력: 각 새는 가장 가까운 이웃의 평균 위치를 향해 이동하여 응집력 있는 그룹을 만듭니다.
이 간단한 규칙을 따르면 새들은 조율된 그룹으로 이동하고 안정적인 대형을 유지하며 충돌을 피할 수 있습니다. 또한 이러한 규칙을 통해 무리는 잠재적인 포식자 또는 새로운 식량 공급원과 같은 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
꿀벌의 떼 지능
벌은 집단 행동의 일종인 군집 지능을 이용해 먹이를 효율적으로 찾고 꽃의 위치 정보를 공유한다. 이를 달성하기 위해 "waggle dance"라고 하는 간단한 통신 프로토콜을 사용합니다. 벌은 새로운 먹이를 발견하면 8자 모양의 춤을 춥니다. 이 춤의 각도와 지속 시간은 음식 소스의 방향과 거리에 대한 정보를 인코딩합니다. 그러면 벌통의 다른 벌들이 춤을 관찰하고 인코딩된 정보를 사용하여 먹이가 있는 곳으로 날아갈 수 있습니다. 또한 꿀벌은 페로몬, 진동 및 촉각 통신과 같은 다른 형태의 통신을 사용하여 음식의 위치에 대한 정보를 공유합니다. 이 분산된 접근 방식을 통해 식민지는 환경 변화에 빠르게 적응하고 식량 공급원을 효율적으로 찾을 수 있습니다.
진화의 유전 알고리즘
진화 과정에서 유리한 특성을 가진 유기체가 생존하고 번식할 가능성이 더 높습니다. 부모에서 자손으로 형질이 전달되는 것을 유전자 알고리즘이라고 합니다. 자연 선택은 시간이 지남에 따라 인구의 유전적 구성을 변화시켜 새로운 종으로 이어집니다. 이 알고리즘은 생존과 번식에 도움이 되는 특성을 선호하고 덜 선호하는 특성은 덜 유전됩니다. 이 과정은 시간이 지남에 따라 인구의 유전적 구성을 점진적으로 변화시켜 새로운 종의 발달로 이어집니다.
유기체 DNA의 무작위적 변화인 돌연변이는 개체군에 새로운 유전적 변이를 도입함으로써 진화의 유전 알고리즘에서도 역할을 합니다. 이러한 돌연변이는 생존과 번식에 도움이 될 수 있는 새로운 형질의 발달로 이어질 수 있습니다.
진화의 유전 알고리즘은 지구상의 생명체의 다양성과 적응을 주도하는 능동적인 과정입니다. 그것은 수십억 년에 걸쳐 수백만 종의 발전을 이끈 강력한 알고리즘이며 지구상의 다양한 생명체를 형성합니다.
바다거북의 항해
바다 거북은 복잡한 탐색 알고리즘을 사용하여 방향을 잡고 둥지 해변으로 돌아갑니다. 이 알고리즘은 바다거북이 뇌의 특수 세포를 사용하여 감지할 수 있는 지구 자기장을 기반으로 합니다.
바다거북은 알에서 부화할 때 이 자기 감각을 사용하여 바다를 향합니다. 수영을 하면서 지구의 자기장을 기록하고 탐색을 위한 기준으로 사용합니다. 이것은 그들이 수영하는 동안 일관된 방향을 유지하고 결국 그들이 태어난 동일한 보금자리 해변으로 돌아갈 수 있게 합니다.
과학자들은 바다거북이 "자기 지도"라는 프로세스를 사용하여 뇌에 지구의 자기장을 표현할 수 있다고 믿습니다. 이 지도는 서로 다른 위치에서 자기장의 강도와 방향을 기반으로 하며 바다거북이 탐색을 위한 기준으로 지구 자기장을 사용할 수 있도록 합니다.
그들은 또한 탐색을 위해 태양의 위치, 파동 방향 및 냄새와 같은 다른 단서를 사용합니다.
귀환 비둘기의 귀환 행동
귀소 비둘기는 알고리즘 조합을 사용하여 탐색하고 집 다락방으로 돌아가는 길을 찾습니다. 이러한 알고리즘에는 시각적 랜드마크, 태양의 위치 및 지구 자기장이 포함됩니다.
귀환 비둘기가 집 다락방으로 돌아가도록 훈련을 받으면 도로, 건물 및 기타 독특한 특징과 같은 시각적 랜드마크를 기록하면서 주변 지역의 정신적 지도를 적극적으로 구축합니다. 그들은 또한 태양의 위치를 사용하여 방향을 잡고 이동 방향을 결정합니다.
시각적 단서 외에도 바다 거북과 같은 귀소 비둘기는 지구의 자기장을 감지할 수 있는 능력이 있습니다. 그들은 자기장의 변화를 감지하고 일관된 방향을 유지하기 위한 기준으로 사용하여 탐색하는 이 기능을 사용합니다.
이러한 알고리즘의 조합을 통해 귀환 비둘기는 익숙하지 않은 위치에 풀려난 경우에도 길을 탐색하고 집 다락방으로 돌아갈 수 있습니다.
식물의 성장 패턴
식물의 성장 패턴은 세포 분열과 분화를 제어하는 알고리즘에 의해 결정됩니다. 이 알고리즘은 식물의 DNA에 저장된 유전 정보와 식물이 받는 환경 신호를 기반으로 합니다.
식물의 성장 패턴 알고리즘의 한 예는 잎과 가지의 배열에서 발견되는 피보나치 수열입니다. 피보나치 수열은 각 숫자가 0과 1부터 시작하여 앞선 두 수의 합인 일련의 숫자입니다. 이 수열은 줄기의 잎과 가지 배열에서 관찰할 수 있습니다. 여기서 각 수준의 가지 수는 이전 두 수준에서 분기 수의 합계입니다.
식물의 성장 패턴 알고리즘의 또 다른 예는 줄기에 잎을 배열하는 phyllotaxis입니다. 잎 원기의 수, 잎으로 발달하는 전구 세포, 그리고 이들 사이의 각도가 이 패턴을 결정합니다. 유전자는 잎 원기의 형성을 조절하고 성숙한 잎으로의 분화 시기를 조절함으로써 이 알고리즘을 제어합니다.
식물은 또한 빛의 방향을 감지하고 빛을 향해 자라는 굴광성(phototropism)과 중력의 방향을 감지하고 빛을 향해 자라는 지구성(geotropism)과 같은 다른 알고리즘을 사용하여 성장을 제어합니다.
흰개미의 식민지 행동
흰개미의 식민지 행동은 둥지를 짓고 유지할 수 있는 분산형 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 개별 흰개미의 행동 및 환경과의 상호 작용을 제어하는 간단한 규칙을 기반으로 합니다.
흰개미의 식민지 행동을 지배하는 주요 규칙 중 하나는 분업입니다. 식민지의 각 흰개미는 먹이를 찾고, 새끼를 돌보고, 둥지를 짓고 유지하는 것과 같은 특정한 역할을 합니다. 이러한 분업은 식민지가 효율적이고 효과적으로 기능할 수 있도록 합니다.
흰개미의 집단 행동을 지배하는 또 다른 중요한 규칙은 개미와 마찬가지로 페로몬을 사용하는 것입니다. 흰개미는 페로몬을 사용하여 서로 의사소통하고 활동을 조정합니다. 예를 들어 흰개미가 먹이를 찾으면 다른 흰개미가 따라갈 수 있는 페로몬 흔적을 남깁니다. 이를 통해 식민지는 효율적으로 식량을 검색하고 자원의 위치에 대한 정보를 공유할 수 있습니다.
또한 흰개미는 진동, 촉각 신호 및 화학적 단서와 같은 다른 형태의 의사 소통을 사용하여 활동을 조정합니다.
자연의 알고리즘 요약
다양한 유기체는 다양한 알고리즘을 사용하여 환경에 적응하고 생존을 최적화합니다. 개미는 긍정적인 피드백과 오명을 사용하고, 새는 분리, 정렬 및 결합 규칙을 사용하고, 꿀벌은 "흔들기 춤" 및 기타 형태의 의사소통을 사용하고, 진화의 유전 알고리즘은 생물 형태의 다양성과 적응을 주도하고, 바다거북은 지구의 자기장을 사용합니다. 길을 찾는 데 귀환 비둘기는 시각적 지표, 태양의 위치, 지구 자기장을 사용하고, 식물은 유전 정보와 환경 단서의 조합을 사용하여 성장 패턴을 제어하고, 흰개미는 간단한 규칙에 기반한 분산 알고리즘을 사용하여 둥지를 짓고 유지합니다. 이 모든 예는 유기체가 알고리즘을 사용하여 적응하고 생존하는 방법을 보여줍니다.
