GA - CNNC를 이용한 XOR 회로[4] - 돌연변이

6. 돌연변이
교차에 의해 만들어진 아기CNNC는 약간의 돌연변이 처치를 받습니다.
교차는 아무리 많이 하더라도 구조(라기보다는 히든노드 수)를 바꿀 수 없습니다. 그때문에 돌연변이가 필수인 것이죠.

돌연변이의 역할은 다음과 같습니다.

① 작은 돌연변이
이것은 구조를 바꾸기보다는 복제 후 각 노드의 상수(Bias, SigmoidFactor) 및 각 채널의 강도에 약간의 변경을 가합니다. 때로는 활성화되어 있던 채널을 닫거나 닫혀있던 채널을 열기도 합니다. 즉, 노드(세포) 갯수는 고정된 상태에서 새로운 연결을 만들거나 연결을 제거하는 역할을 합니다.
미소돌연변이는 큰 변이 없이 최적의 상수값을 찾아가기 위해 사용합니다.

procedure MicroMutantation(GeneNode node)
.. if MutantRate() then
..... node.Bias := Random(-5, 5)
.. else
..... node.Bias := node.Bias * Random(0.8, 1.2)
.. end

.. if MutantRate() then
..... node.SigmoidFactor := Random(-5, 5)
.. else
..... node.SigmoidFactor := node.SigmoidFactor * Random(0.8, 1.2)
.. end

.. for c := 0, gene.ChannelSize do
..... if node.RecvChannel[c] == 0 then
........ if MutantRate() then
.......... node.RecvChannel[c] := Random(-5, 5)
........ end
..... else
........ if MutantRate() then
.......... node.RecvChannel[c] := 0
........ else
.......... node.RecvChannel[c] := node.RecvChannel[c] * * Random(0.8, 1.2)
........ end
..... end
..... // SendChannel에 대해서도 동일한 처리
.. end
end

② 큰 돌연변이
거대돌연변이는 새로운 노드를 추가 또는 삭제하여 전혀 새로운 구조를 만들기 위해 사용됩니다.

procedure NodeAppend(Gene gene)
.. // 각 파라미터 초기화
.. newnode.Layer := Random(0, 1)
.. newnode.Bias := Random(-5, 5)
.. newnode.Sigmoid := Random(-5, 5)
.. //채널 초기화
.. for k := 0, ChannelSize do
..... newnode.RecvChannel[k] := 0
..... newnode.SendChannel[k] := 0
.. end

.. // 입력노드 연결
.. inputnode := NodeFind(gene, -100, 100)
..... // 모든 노드들(input node + hidden node + output node) 중에서 임의선택
.. channel := Random(0, ChannelSize)
.. newnode.RecvChannel[channel] := Random(-5, 5)
.. if inputnode.SendChannel[channel] == 0 then
..... inputnode.SendChannel[channel] := Random(-5, 5)
.. end

.. // 출력노드 연결
.. outputnode := NodeFind(gene, -100, 1)
..... // Layer가 0 이상(hidden node + output node) 인 것들 중에서 임의선택
.. channel := Random(0, ChannelSize)
.. newnode.SendChannel[channel] := Random(-5, 5)
.. if outputnode.RecvChannel[channel] == 0 then
..... outputnode.RecvChannel[channel] := Random(-5, 5)
.. end
.. gene.Insert(newnode)
end

procedure NodeRemove(Gene gene)
.. node := NodeFind(gene, 0, 1)
......... // Layer가 0과 1 사이(히든노드들) 중 임의의 노드 하나 선택
.. if node != NULL then
..... gene.Remove(node) // 제거할 히든노드가 있을 경우에만 삭제
.. end
end

그러므로 돌연변이 루틴은 다음과 같습니다.

procedure Mutantation(Gene gene)
.. // 작은돌연변이
.. for node := 0, NodeSize do
..... MicroMutantation(gene.Node[node])
.. end

.. // 큰돌연변이
.. if MutantRate() then
..... NodeAppend(gene)
.. else if MutantRate() then
..... NodeRemove(gene)
.. end
end