Evolution Strategies (진화 전략)

개요

Evolution Strategies(ES, 진화 전략)은 생물학적 진화의 원리를 모방하여 최적화를 수행하는 알고리즘 계열입니다. ES는 전통적인 경사하강법과 달리, 함수의 미분 정보 없이도 최적화가 가능한 점에서 차별화되며, 특히 모델 기반 최적화, 강화학습(RL), 블랙박스 함수 최적화에 폭넓게 적용되고 있습니다. 최근에는 OpenAI와 DeepMind 등이 대규모 분산 강화학습에서 ES를 강화학습의 대안으로 제시하며 다시 주목받고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

ES는 개체(Population)의 집단을 생성하고, 각 개체의 성능(적합도, fitness)을 평가한 뒤, 우수한 개체를 선택(selection) 하여 변이(mutation)와 교차(crossover) 과정을 통해 새로운 세대를 만들어내는 방식으로 최적화를 진행합니다.

• 평균과 분산을 중심으로 한 확률 분포 탐색
• 경사 정보가 없어도 최적 정책 또는 파라미터를 탐색 가능

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2. 특징

항목	설명	비고
경사 미사용	미분 불가능한 문제에도 적용 가능	블랙박스 최적화 적합
병렬 처리 용이	각 개체를 독립적으로 평가	분산 컴퓨팅에 적합
샘플 효율성 낮음	많은 평가가 필요할 수 있음	시뮬레이션 환경 적합

ES는 목표 함수가 불연속적이거나 확률적인 경우에도 안정적으로 동작할 수 있습니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
개체(Population)	최적화할 파라미터의 집합	정책 파라미터 θ
적합도(Fitness)	개체의 성능을 평가하는 함수	보상, 손실 등
변이(Mutation)	랜덤한 노이즈를 추가하여 다양성 확보	θ + σ * ε (Gaussian Noise)
선택(Selection)	상위 성능 개체 선별	평균 파라미터 업데이트

OpenAI ES는 파라미터 공간에서의 탐색을 무작위 샘플링 + 보상 가중 평균 방식으로 구현합니다.

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4. 주요 알고리즘 및 응용

알고리즘	설명	활용
CMA-ES	공분산 행렬 적응 기반 ES	고차원 함수 최적화
NES(Natural Evolution Strategy)	자연 그래디언트 기반 업데이트	확률 분포 최적화
OpenAI ES	정책 파라미터 기반 분산 ES	대규모 RL 문제 해결
ES-MAML	메타러닝 기반 ES 적용	빠른 적응 학습

최근에는 ES와 강화학습 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델도 주목받고 있습니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	효과
안정성	Non-convex, non-differentiable 문제에도 강건	현실적 제약 환경에서 효과적
병렬 확장성	GPU/CPU 분산 환경에 최적화	고성능 클러스터 활용 가능
구조 유연성	모델 구조나 시뮬레이션 기반 최적화 가능	강화학습 정책 탐색에 유리

ES는 특히 시뮬레이터 기반 모델 최적화와 같이 평가가 느리거나 복잡한 환경에서 효과적입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

분야	활용 사례	고려사항
로봇 제어	관절 각도, 걷기 전략 최적화	반복 실험 시뮬레이터 필수
게임 AI	행동 정책 진화 기반 학습	탐색-수렴 간 trade-off 조절 필요
강화학습 대안	DDPG, PPO 대비 단순한 구조로 대체	보상 신호의 안정성 중요
AutoML	하이퍼파라미터 또는 구조 최적화	평가 비용 높은 환경 적합

실제 적용 시엔 Mutation 범위(σ), Population 크기, Reward 정규화 등의 하이퍼파라미터 설정이 중요합니다.

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7. 결론

Evolution Strategies는 강화학습의 대안이자 보완재로서, 경사 기반 학습이 어려운 환경에서 매우 유용한 최적화 프레임워크입니다. 최근 분산 컴퓨팅 기술과 결합되어 대규모 정책 탐색, 시뮬레이션 기반 제어, 메타러닝 기반 적응 AI로 확대 적용되고 있으며, 향후 HRL, AutoRL, LLM 기반 진화 전략 등과 융합되어 새로운 AI 학습 패러다임을 열어갈 것입니다.