Game Theory Based Co-Evolutionary Algorithm (GCEA)

Game theory is mathematical analysis developed to study involved in making decisions. In 1928, Von Neumann proved that every two-person, zero-sum game with finitely many pure strategies for each player is deterministic. As well, in the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Not the rationality but through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) introduced by Maynard Smith. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of co-evolution was tried out by Hillis in 1991. Moreover, Kauffman proposed NK model to analyze co-evolutionary dynamics between different species. He showed how co-evolutionary phenomenon reaches static states and that these states are Nash equilibrium or ESS introduced in game theory. Since the studies about co-evolutionary phenomenon were started, however many other researchers have developed co-evolutionary algorithms, in this paper we propose Game theory based Co-Evolutionary Algorithm (GCEA) and confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS.To evaluate newly designed GCEA approach, we solve several test Multi-objective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by co-evolutionary algorithm and analyze optimization performance of GCEA by comparing experimental results using GCEA with the results using other evolutionary optimization algorithms.

게임 이론에 기반한 공진화 알고리즘

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.