유전 알고리즘의 기본 구성에 대한 체계적인 정리,
문제 공간에 대한 새로운 관점,
경쟁력 있는 실제 구현 예,
누구를 위한 책인가?
진화의 원리를 문제 해결에 이용하는 유전 알고리즘은 컴퓨터, 물리, 화학, 생물, 전자, 기계, 조선, 원자핵, 경영, 재무회계, 음악, 미술 거의 모든 분야에서 어려운 문제를 해결하는 매력적인 대안의 하나로 자리잡았다. 이 책은 이런 유전 알고리즘을 이용해 문제를 해결하는 방법을 보고 싶은 사람들을 위한 책이다. 전형적인 알고리즘으로 잘 풀리지 않는 문제를 해결하는 방법을 알고자 하는 사람들에게도 도움이 된다.
무엇을 다루는가?
저자 머리말 이 책의 주요 내용 이 책의 이용 방법 Chapter 01. 유전 알고리즘의 개괄 01_진화 02_유전 알고리즘의 약사 03_유전 알고리즘의 기본 용어들 04_유전 알고리즘의 전형적인 구조 05_표현 06_스키마 07_교차 08_변이 09 대치 10 어떤 문제를 유전 알고리즘으로 푸는가? [알고리즘 1-1] 유전알고리즘의 전형적 구조 [Drift] 머레이 겔만 Chapter 02. 문제의 표현 01_해란 무엇인가? 02_이진수 표현 : k-진수 표현 03_그레이 코딩 04_실수 표현 05_가변 표현 06_위치 기반 표현 : 순서 기반 표현 07_일차원 표현 : 다차원 표현 08_유전자 재배치 09 트리 표현 [Drift] 존 홀랜드 54 Chapter 03. 유전 알고리즘의 연산들 01_선택 연산 02_교차 연산 03_변이 연산 04_대치 연산 [알고리즘 3-1] 룰렛휠 선택 알고리즘 [알고리즘 3-2] 토너먼튼 선택 알고리즘 [알고리즘 3-3] 토너먼튼 선택 알고리즘(일반형) [Drift] 크리스토퍼 랭턴 Chapter 04. 스키마와 문제 공간 01_스키마 정리와 빌딩 블록 가설 02_스키마의 생존 확률 03_상위(Epistasis) 04_문제 공간의 모양 05_연산자와 문제 공간 06_왕도 함수(Royal-Road Function) [Drift] 존 폰 노이만 Chapter 05. 확장된 주제들 01_염색체 표현의 위상학적 재분류 02_고급 정규화(Normalization) 03_복수 개의 목적 함수를 갖는 유전 알고리즘 04_미미틱 유전 알고리즘(혼합형 유전 알고리즘) 05_개체군집최적화(Particle Swarm Optimization) 06_병렬 유전 알고리즘 07_공진화 08_해집단의 다양성 유지 09 교차 연산들의 혼용과 시너지 효과 10 분류자 시스템(Classifier System) 11 에코 (Echo) 모델 [알고리즘 5-1] PSO 알고리즘 [Drift] 복잡성 과학 Chapter 06. 유전 알고리즘의 응용 예들 01_함수 최적화 02_시스템 최적화 03_조합적 최적화 [알고리즘 6-1] LBG 알고리즘 Chapter 07. 유전 알고리즘의 구체적 예(1): 그래프 분할 01_기본 사항 02_그래프 이등분을 위한 유전 알고리즘 03_전처리(Preprocessing) 04_실험 결과 05_결론 [알고리즘 7-1] Kernighan-Lin 알고리즘 [알고리즘 7-2] 전처리된 미미틱 유전 알고리즘 Chapter 08. 유전 알고리즘의 구체적 예(2): TSP 01_기본 사항 02_지역 최적화 알고리즘 03_TSP를 위한 미미틱 유전 알고리즘 04_부언 [알고리즘 8-1] TSP를 위한 LK 알고리즘 [알고리즘 8-2] 미미틱 유전 알고리즘 Chapter 09. 다른 스토캐스틱 탐색 기법들 01_진화 연산의 다른 방법들 02_시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing, SA) 03_큰 스텝 마르코브 체인 04_타부 서치(Tabu Search) [알고리즘 9-1] 시뮬레이티드 어닐링 [알고리즘 9-2] LSMC의 전형적 구조 [알고리즘 9-3] 타부 서치의 전형적 구조 Epilogue 맺음말 참고문헌 찾아보기
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