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.
유전 알고리즘의 기본 구성에 대한 체계적인 정리,
문제 공간에 대한 새로운 관점,
경쟁력 있는 실제 구현 예
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.
부/장별 내용 요약
도입(1장~3장)
유전 알고리즘의 기본 구조와 구성요소, 문제의 해를 표현하는 방법을 알아보고, 교차?변이?선택?대치 등과 같은 유전 알고리즘의 대표 연산을 소개한다. 1장에서 3장까지를 이해하면 간단한 유전 알고리즘을 구현할 수 있다.
스키마와 문제 공간(4장)
유전 알고리즘의 작동 원리의 핵심인 스키마 이론과 유전 알고리즘이 탐색을 하는 대상인 문제 공간에 대해 알아본다.
확장된 주제들(5장)
보다 수준 있는 유전 알고리즘을 구현하기 위해 필요한 주제를 다룬다. 유전 알고리즘의 기본 틀로 만족스런 결과를 얻지 못했을 때 도움이 된다.
유전 알고리즘의 응용 예들(6장)
유전 알고리즘을 디자인하는 방법을 다양한 응용 예를 통해 알아본다. 문제를 표현하는 방법을 중심으로 설명한다.
유전 알고리즘의 구체적 예_그래프 이등분, TSP(7장~8장)
더 상세한 유전 알고리즘의 구현 예를 보고 싶어하는 독자들을 위하여 그래프 이등분 문제와 순회 세일즈맨 문제를 위한 경쟁력 있는 유전 알고리즘을 단계별로 자세히 다룬다.
다른 스토캐스틱 탐색 기법들(9장)
유전 프로그래밍, 진화 전략, 진화 프로그래밍과 같은 다른 진화 연산 기법을 설명한다. 그리고 다른 스토캐스틱 탐색 기법도 몇 가지 소개한다.
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 54
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
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문병로 [저]
서울대학교 컴퓨터공학부에서 교수로 재직 중이다. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 학사, 석사, 박사 학위를 모두 취득했다. 석사 학위를 취득한 후에는 LG전자 중앙연구소 연구원, 박사 학위를 취득한 후에는 UCLA VLSI CAD Lab 박사후 연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 문제 해결 분야와 유전 알고리즘의 이론 및 응용을 연구하는 '최적화연구실'을 운영하고 있다. 주 관심사는 어려운 문제들의 속성과 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계·분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘과 생태계·경제·사회·개인의 사고 체계 등에서 공통적으로 관찰되는 진화적·창발적 프로세스에 관한 연구 등이다. 최적화 알고리즘을 주식 투자에 적용하는 ㈜옵투스자산운용 대표이사를 겸직하고 있다. 전공 저서로 본 책 [쉽게 배우는 알고리즘]과 [쉽게 배우는 유전 알고리즘], 역서로는 [Introduction to Algorithms(개정 3판)]이 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표했다. 이외에도 주식 시장을 수리적으로 접근한 투자교양서인 [문병로 교수의 메트릭 스튜디오](김영사)가 있다. moon@snu.ac.kr
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