본 논문은 진화 역학의 이론적 영역에서 응용 영역으로의 전환에 따라 단순 모델을 넘어서는 알고리즘의 필요성을 강조하며, 기존 문헌에 그러한 방법이 부족함을 지적합니다. 실제 환경에서 진화에 있어 생태 및 생리적 요소가 중추적인 역할을 하지만, 이러한 요소들을 고려하면 기존 방법으로는 문제 해결이 어려워집니다. 본 연구는 생태와 생리를 계산으로 모델링함으로써 진화 게임을 공식화하고, 강화 학습 방법을 이용하여 유도 진화 문제를 분석합니다. 이를 통해 세포 집단의 진화를 제어하는 알고리즘 문제에 대한 최초의 결과를 도출하고, 제한된 세포 생리학 또는 생태학 사전 지식이 있는 상황에서 생태 진화 제어의 복잡성 한계를 증명하며, 유도 진화의 가장 일반적인 수학적 문제에 대한 최초의 결과를 제시하고, AI와 생물학 간의 새로운 연결 고리를 확립합니다.
