목차 일부
저자 머리말 ... 4
이 책의 주요 내용 ... 7
이 책의 이용 방법 ... 8
Chapter 01 유전 알고리즘의 개괄
01 진화 ... 19
02 유전 알고리즘의 약사 ... 21
03 유전 알고리즘의 기본 용어들 ... 23
04 유전 알고리즘의 전형적인 구조 ... 24
05 표현 ... 26
06 스키마 ... ...
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목차 전체
저자 머리말 ... 4
이 책의 주요 내용 ... 7
이 책의 이용 방법 ... 8
Chapter 01 유전 알고리즘의 개괄
01 진화 ... 19
02 유전 알고리즘의 약사 ... 21
03 유전 알고리즘의 기본 용어들 ... 23
04 유전 알고리즘의 전형적인 구조 ... 24
05 표현 ... 26
06 스키마 ... 28
07 교차 ... 29
08 변이 ... 31
09 대치 ... 33
10 어떤 문제를 유전 알고리즘으로 푸는가? ... 34
[알고리즘 1-1] 유전 알고리즘의 전형적 구조 ... 25
[Drift] 머레이 겔만 ... 35
Chapter 02 문제의 표현
01 해란 무엇인가? ... 39
02 이진수 표현 : k-진수 표현 ... 40
03 그레이 코딩 ... 41
04 실수 표현 ... 43
05 가변 표현 ... 44
01 역치 연산 ... 44
02 메시 유전 알고리즘(Messy GA) ... 45
03 유전 프로그래밍 ... 46
06 위치 기반 표현 : 순서 기반 표현 ... 47
07 일차원 표현 : 다차원 표현 ... 49
08 유전자 재배치 ... 51
09 트리 표현 ... 53
[Drift] 존 홀랜드 ... 54
Chapter 03 유전 알고리즘의 연산들
01 선택 연산 ... 59
01 품질 비례 룰렛휠 선택 ... 59
02 토너먼트 선택 ... 61
03 순위 기반 선택 ... 62
04 공유 ... 62
02 교차 연산 ... 65
01 일차원 교차 연산 ... 65
02 다차원 교차 연산 ... 71
03 정규화(Normalization) ... 75
03 변이 연산 ... 77
01 전형적 변이 ... 77
02 비균등 변이 ... 77
03 수선(Repair) ... 78
04 기타 ... 79
04 대치 연산 ... 80
[알고리즘 3-1] 룰렛휠 선택 알고리즘 ... 60
[알고리즘 3-2] 토너먼트 선택 알고리즘 ... 61
[알고리즘 3-3] 토너먼트 선택 알고리즘(일반형) ... 61
[Drift] 크리스토퍼 랭턴 ... 82
Chapter 04 스키마와 문제 공간
01 스키마 정리와 빌딩 블록 가설 ... 87
01 스키마 관련 용어 추가 ... 87
02 스키마 정리 ... 87
03 빌딩 블록 가설(Building-Block Hypothesis) ... 89
04 스키마가 만드는 공간의 모양 ... 89
02 스키마의 생존 확률 ... 93
01 c-스키마 ... 95
02 다차원 스키마 ... 98
03 스키마의 생존이 다는 아니다 ... 100
03 상위(Epistasis) ... 101
04 문제 공간의 모양 ... 103
01 적합도-거리 상관 관계 ... 103
02 상관 거리 ... 104
03 큰 계곡(Big Valley) ... 105
04 문제 공간 중앙 부근의 매력 ... 106
05 지역 최적해들의 군집도 ... 108
06 끌개의 수, 분포, 밀도 ... 109
05 연산자와 문제 공간 ... 114
01 연산자가 문제 공간에 미치는 영향 ... 114
02 끌개의 개수 추정하기 ... 118
03 삼차원으로부터의 은유 정도로는 안된다 ... 120
06 왕도 함수(Royal-Road Function) ... 121
[Drift] 존 폰 노이만 ... 122
Chapter 05 확장된 주제들
01 염색체 표현의 위상학적 재분류 ... 127
02 고급 정규화(Normalization) ... 129
01 그래프 분할 ... 130
02 정렬 네트워크(Sorting Network) ... 133
03 신경망(Neural Network) ... 135
03 복수 개의 목적 함수를 갖는 유전 알고리즘 ... 137
04 미미틱 유전 알고리즘(혼합형 유전 알고리즘) ... 140
05 개체군집최적화(Particle Swarm Optimization) ... 143
06 병렬 유전 알고리즘 ... 146
07 공진화 ... 148
08 해집단의 다양성 유지 ... 150
09 교차 연산들의 혼용과 시너지 효과 ... 152
10 분류자 시스템(Classifier System) ... 154
11 에코(Echo) 모델 ... 159
01 에코 싸이클 ... 160
02 에이전트 ... 160
03 에이전트들간의 교류 ... 161
04 에이전트의 이동 ... 163
05 에코의 한계와 장래 ... 163
[알고리즘 5-1] PSO 알고리즘 ... 144
[Drift] 복잡성 과학 ... 164
Chapter 06 유전 알고리즘의 응용 예들
01 함수 최적화 ... 169
02 시스템 최적화 ... 170
01 함수 근사(Function Approximation) ... 171
02 신경망 최적화 ... 172
03 퍼지 시스템 최적화 ... 174
04 엘리베이터 그룹 스케줄링 ... 175
03 조합적 최적화 ... 178
01 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem) ... 179
02 차량 라우팅(Vehicle Routing) ... 180
03 그래프 분할(Graph Partitioning) ... 183
04 단백질의 3차원 구조 ... 184
05 VLSI 회로 배치 ... 186
06 네트워크 배치 ... 191
07 직교형 스타이너 트리 문제 ... 193
08 영상 압축을 위한 벡터 양자화(Vector Quantization) ... 195
09 정렬 네트워크(sorting Network) ... 198
10 지수귀문도 ... 201
11 죄수의 딜레마(Prisoner's Dilemma) 문제 ... 205
[알고리즘 6-1] LBG 알고리즘 ... 198
[Drift] 고급의 창조력은 고통스런 기초 확립의 과정을 거쳐야 한다 ... 208
Chapter 07 유전 알고리즘의 구체적 예(1) : 그래프 분할
01 기본 사항 ... 213
01 문제 정의 ... 213
02 Kernighan-Lin(KL) 알고리즘 ... 214
02 그래프 이등분을 위한 유전 알고리즘 ... 216
01 알고리즘 개관 ... 216
02 문제 표현 ... 217
03 초기화 ... 217
04 선택 ... 217
05 교차 연산 ... 218
06 변이 연산 ... 219
07 지역 최적화 ... 219
08 대치 ... 219
09 수행 중단 기준 ... 221
03 전처리(Preprocessing) ... 222
04 실험 결과 ... 225
05 결론 ... 226
[알고리즘 7-1] Kernighan-Lin 알고리즘 ... 215
[알고리즘 7-2] 전처리된 미미틱 유전 알고리즘 ... 216
Chapter 08 유전 알고리즘의 구체적 예(2) : TSP
01 기본 사항 ... 229
02 지역 최적화 알고리즘 ... 231
01 2-OPT 알고리즘 ... 231
02 3-OPT 알고리즘 ... 232
03 Or-OPT 알고리즘 ... 234
04 Lin-Kernighan(LK) 알고리즘 ... 235
03 TSP를 위한 미미틱 유전 알고리즘 ... 239
01 알고리즘 개관 ... 239
02 염색체 표현 ... 240
03 초기화 ... 243
04 선택 ... 243
05 교차 연산 ... 244
06 변이 연산 ... 244
07 지역 최적화 ... 244
08 유전자 재배치 ... 245
09 대치 ... 245
10 수행 중단 기준 ... 245
04 부언 ... 246
[알고리즘 8-1] TSP를 위한 LK 알고리즘 ... 236
[알고리즘 8-2] 미미틱 유전 알고리즘 ... 239
Chapter 09 다른 스토캐스틱 탐색 기법들
01 진화 연산의 다른 방법들 ... 249
01 진화 전략 ... 249
02 진화 프로그래밍 ... 250
03 유전 프로그래밍 ... 250
02 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing, SA) ... 253
03 큰스텝 마르코브 체인(LSMC) ... 255
04 타부 서치(Tabu Search) ... 257
[알고리즘 9-1] 시뮬레이티드 어닐링 ... 254
[알고리즘 9-2] LSMC의 전형적 구조 ... 255
[알고리즘 9-3] 타부 서치의 전형적 구조 ... 257
Epilogue : 맺음말
맺음말 ... 259
참고문헌 ... 262
찾아보기 ... 275
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