기생어에서 영감을 받은 최적화 알고리즘? 새로운 군집 지능 기법 'Cuckoo Catfish Optimizer'의 혁신

-

 




서론: 복잡한 최적화 문제를 어떻게 해결할 것인가?

현대 사회는 복잡한 최적화 문제로 가득 차 있다. 예를 들어, 건축 구조물의 설계, 태양광 전지의 파라미터 조정, 물류 경로의 최적화 등 다양한 분야에서 수치 최적화가 필수다. 그러나 이러한 문제들은 대개 다차원이고 비선형이며 비볼록(non-convex)한 특성을 지닌다. 전통적인 수학 기반 알고리즘은 이런 문제들 앞에서 종종 무기력해진다.

바로 이 지점에서 '메타휴리스틱 알고리즘(meta-heuristic algorithm)'이 주목받는다. 복잡한 탐색 공간에서 빠르게 근사 최적해를 찾아낼 수 있는 이 알고리즘들은, 특히 문제의 형태나 도함수를 몰라도 사용할 수 있다는 장점 덕분에 다양한 실제 문제 해결에 적용되고 있다.

이번에 소개할 논문에서는, 다소 특이한 생물학적 행태를 모사한 새로운 메타휴리스틱 기법을 제안한다. 그 이름은 Cuckoo Catfish Optimizer(CCO).


본론1: 왜 하필 '기생어(Cuckoo Catfish)'일까?

Cuckoo Catfish(학명: Synodontis multipunctatus)는 아프리카 탕가니카 호수에 서식하는 특이한 어류로, 다른 물고기의 입 안에 자신의 알을 몰래 낳는 '기생 산란' 전략을 사용한다. 암컷 시클리드(cichlid)가 자신의 알을 입에 물고 부화시킬 때, Cuckoo Catfish는 교란을 일으켜 자신의 알을 몰래 섞어 넣는다. 그 결과 시클리드는 Cuckoo Catfish의 알을 키우게 되고, 이들은 결국 시클리드의 알을 먹으며 자란다.

이와 같은 생존 전략은 '탐색', '교란', '기회주의적 침입', '자리 교체' 등의 메타포로 해석될 수 있으며, 이는 최적화 알고리즘에서도 매우 유용한 개념이다. CCO는 이 생물의 전략을 세밀하게 수식화하여 탐색(exploration)과 착취(exploitation)의 균형을 정교하게 조절하는 방식으로 구현되었다.



본론2: CCO의 주요 알고리즘 전략 분석

CCO는 세 단계로 이루어진다:

1. 탐색 단계 (Exploration Phase)

  • Compressed Space Strategy: 여러 개체가 협업하여 탐색 공간을 압축한다. 이는 최적해를 향한 집단의 수렴을 유도하며, 다양한 난수 및 저항 모사 인자(Z1, Z2)를 통해 현실적 환경 교란을 반영한다.

  • Surround Search Strategy: 나선형 및 구면 경로를 따라 다른 개체의 정보를 학습하고, 이를 바탕으로 자신의 위치를 조정한다.

2. 전이 단계 (Transition Phase)

  • 집단을 절반으로 나누어, 한쪽은 최적해 근방을 착취하고, 다른 한쪽은 멀리서 탐색을 계속함으로써, 착취-탐색 간의 자연스러운 전환을 시도한다.

  • 이 과정에는 Levy 비행, 헬릭스 기반 나선 운동 등 자연에서 영감을 받은 다이나믹한 요소들이 포함된다.

3. 착취 및 생존 전략 (Exploitation & Survival)

  • Chaotic Predation: 목표 해에 가까워질수록 교란을 증가시켜 탐색 지역을 확대하거나, 지역 최적점을 탈출한다.

  • Death & Parasitism Strategy: 일정 횟수 이상 개선이 없을 경우 개체는 '죽고', 새로 생성된 개체가 무작위로 배치된다. 이는 탐색 공간을 넓히는 데 도움을 준다.




본론3: 실험적 성능 평가 및 비교

논문에서는 CCO의 성능을 총 23개의 전통적 벤치마크 함수와 CEC 2014/2017/2022의 공식 함수 셋을 사용해 검증했다.

  • 91.52%의 테스트 함수에서 최적해 도출에 성공했다는 결과는 CCO의 강력한 전역 최적화 능력을 입증한다.

  • 실험 비교 대상은 PSO, GWO, HHO, WOA, SSA 등 고전 및 최신 알고리즘 총 21개였으며, 대부분의 경우 평균 수렴 속도 및 정확도에서 CCO가 상위권이었다.

또한, 실제 문제 적용에서도

  • 기계 구조 설계 6개 사례,

  • 태양광 셀 파라미터 조정 3개 사례,

  • 경로 최적화 1개 사례 에 사용되어 기존 알고리즘보다 높은 효율성을 보였다.



비판적 고찰과 향후 가능성

이 논문은 생물의 교란적 기생 전략을 최적화 알고리즘으로 정교하게 수식화한 점에서 높은 창의성을 보인다. 특히, 탐색과 착취 간의 균형을 '위협', '경고 반응', '난수 기반 이동'으로 설명하는 방식은 기존 SIA(Swarm Intelligence Algorithm)보다 진일보한 메커니즘으로 볼 수 있다.

다만, 다음과 같은 한계도 존재한다:

  • 주요 전략들이 복잡한 수식을 기반으로 하므로, 계산량이 많고 실행 속도가 느려질 가능성

  • 탐색 공간이 지나치게 넓을 경우, 분산된 개체들 간 정보 공유가 충분하지 않을 수 있음

이러한 점들을 보완하기 위해서는 병렬 컴퓨팅, 하이브리드 기법(예: 딥러닝 기반 예측 전략과 결합), 또는 적응형 파라미터 튜닝 기술 등이 후속 연구로 고려될 수 있다.



결론: 자연의 지혜로 풀어낸 최적화 문제의 해법

자연은 언제나 문제 해결의 놀라운 실마리를 제공해준다. Cuckoo Catfish의 독특한 생존 전략은 단순히 생태학적 호기심을 넘어서, 현실 세계의 복잡한 문제를 푸는 데에도 유용한 힌트를 줄 수 있음을 이 논문은 보여준다.

CCO는 그 창의성과 실제 응용 가능성 면에서 메타휴리스틱 분야의 새로운 이정표로 평가받을 자격이 있다. 복잡한 설계 문제, 경로 최적화, 혹은 고차원 파라미터 튜닝이 필요한 실무자나 연구자에게 CCO는 매우 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.



출처논문: Wang, T.-L., Gu, S.-W., Liu, R.-J., Chen, L.-Q., Wang, Z., & Zeng, Z.-Q. (2025). Cuckoo catfish optimizer: a new meta-heuristic optimization algorithm. Artificial Intelligence Review, 58, 326. https://doi.org/10.1007/s10462-025-11291-x