도시 교통은 현대 사회에서 중요한 문제 중 하나입니다. 과잉 교통량, 혼잡한 도로, 지연된 신호 등은 운전자들에게 스트레스를 주고 시간과 연료를 낭비시킵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘과 파이썬을 활용하여 최적화된 도시 교통 시뮬레이션을 만들어보겠습니다.

유전 알고리즘으로 최적화

유전 알고리즘은 생물의 진화 원리를 모방한 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 초기 집단을 생성하고, 다음 세대로 진화시키면서 최적의 해를 찾아냅니다. 이번 시뮬레이션에서는 유전 알고리즘을 사용하여 도시 교통을 최적화하는 최적의 신호 타이밍을 찾아보겠습니다.

시뮬레이션 구현

# 필요한 라이브러리 임포트
import numpy as np
import random

# 유전 알고리즘 매개변수 설정
population_size = 50
chromosome_length = 10
mutation_rate = 0.01
generations = 100

# 초기 집단 생성
population = np.random.randint(0, 2, (population_size, chromosome_length))

# 특정 세대까지 진화
for generation in range(generations):
    # 적합도 함수 계산

    # 선택

    # 교차

    # 돌연변이

    # 새로운 세대 생성

# 최적의 신호 타이밍 출력

결론

유전 알고리즘을 활용하여 최적화된 도시 교통 시뮬레이션을 만들어봤습니다. 이러한 시뮬레이션을 통해 도시 교통 시스템을 개선하고 스마트한 신호 제어를 구현할 수 있습니다. 또한, 유전 알고리즘을 비롯한 최적화 알고리즘은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. #유전알고리즘 #도시교통