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ISBN: 9788979145762
284쪽
185 x 235 (㎜)
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- 주간 컴퓨터/IT: 97위
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책 소개
저자 소개
문병로
서울대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직중이다. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실바니아 주립대에서 각각 학사, 석사, 박사 학위를 취득했다. 석사 취득 후 LG전자 중앙연구소 연구원, 박사 취득? 후 UCLA VLSI CAD Lab 박사후 연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 문제 해결 분야와 유전알고리즘의 이론 및 응용을 연구하는 “최적화연구실”을 운영하고 있다.
주 관심사는 어려운 문제들의 속성과 공간의 특성, 알고리즘의 설계/분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘과 생태계, 경제, 사회, 개인의 사고 체계 등에서 공통적으로 관찰되는 진화적, 창발적 특성에 관한 연구 등이다. 케임브리지 IBC의 『21세기의 탁월한 과학자』, 『Marquis Who’s Who』 인명사전에 등재되었다.
저서로는 『IT CookBook, 쉽게 배우는 알고리즘』(한빛미디어, 2007), 공저로는 『전산학개론』(다성, 1999), 역서로 『Introduction to Algorithms』(한빛미디어, 2005)가 있다. 국제 저널과 학술대회에 120여 편의 논문을 발표했다.
목차
목차
1장. 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
2장. 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
3장. 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
4장. 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
5장. 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
6장. 유전 알고리즘의 응용 예들
01_함수 최적화
02_시스템 최적화
03_조합적 최적화
[알고리즘 6-1] LBG 알고리즘
7장. 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
8장. 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
9장. 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
1장. 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
2장. 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
3장. 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
4장. 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
5장. 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
6장. 유전 알고리즘의 응용 예들
01_함수 최적화
02_시스템 최적화
03_조합적 최적화
[알고리즘 6-1] LBG 알고리즘
7장. 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
8장. 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
9장. 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
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