HOME > 도서안내 > 학술원우수학술도서
 
도서명진화알고리즘 Evolutionary Algorithms
저자김여근
분류[학술원우수학술도서]
발행일2011-02-05 판형4×6배판
ISBN978-89-7598-897-4 (93530)
페이지430 정가28,000원
네티즌평가 |
(총 0 명 참여)   도서정보 인쇄하기 2,671

<2012년 학술원 선정 우수학술도서>

  진화알고리즘(evolutionary algorithms)은 자연의 진화과정 즉, 자연선택과 유전법칙을 모방한 확률적 기법으로 일종의 메타휴리스틱(mataheuristic)이다. 본서에서는 진화알고리즘의 이론과 여러 관련기법을 소개하고, 최적화(optimization) 문제에 진화알고리즘의 적용을 다루고 있다. 특히, 공진화알고리즘(co-evolutionary algorithm)과 다목적(multi-objective) 진화알고리즘을 심도 있게 다루고 있으며, 병렬 유전알고리즘과 분류자 시스템의 개념과 활용에 대해서도 자세히 설명하고 있다. 본서는 여러 형태의 진화알고리즘을 설명할 때 각 알고리즘의 개념, 특징 그리고 적용성에 중점을 두고 있다.
  본서는 4부 18장으로 구성되어 있다. 1부는 ‘진화알고리즘의 이해’로 1장에서 6장까지이다. 1부에서는 진화알고리즘에 대한 이해를 돕기 위해 진화알고리즘의 기본 개념과 이론, 그리고 여러 형태의 진화알고리즘을 소개한다. 2부는 7장에서 11장으로 ‘진화알고리즘의 적용’ 편이다. 여기서 적용 문제로는 연속 최적화문제로 비선형계획을, 이산 최적화문제로 외판원문제, 분할문제를 다루고, 그 외에 설비배치와 조립라인밸런싱 문제를 각각 하나의 장으로 다룬다. 3부는 ‘공진화알고리즘’ 편으로 12장과 13장에서 공생 진화알고리즘과 내공생 진화알고리즘을 각각 소개하고, 14장에서는 그 적용을 다룬다. 15장과 16장에서는 경쟁 공진화알고리즘의 개념, 절차, 적용을 소개한다. 4부는 17장과 18장으로 ‘다목적 진화알고리즘’으로 여러 형태의 다목적 진화알고리즘의 특징, 절차, 적용에 대해 살펴본다.
  본서가 산업공학을 전공하는 고학년들과 공학, 자연과학, 사회과학 분야의 관련학문 연구자들에게도 유용한 도서가 되기를 기대한다.
도서소개 인쇄하기
제1부 진화알고리즘의 이해

제1장 유전알고리즘의 개요
1.1 서론 17
1.2 유전알고리즘의 구조와 요소 19
1.3 유전알고리즘의 절차 29
1.4 유전알고리즘과 진화알고리즘 44

제2장 스키마 정리
2.1 서론 45
2.2 선택 효과 48
2.3 교차 효과 51
2.4 돌연변이 효과 53
2.5 빌딩블록가설 55

제3장 유전표현과 선택
3.1 유전표현 59
3.2 선택방법 67
3.3 적응도 스케일링 70
3.4 성능평가 73

제4장 여러 형태의 유전알고리즘
4.1 수정 유전알고리즘 75
4.2 안정상태 유전알고리즘 77
4.3 이웃 유전알고리즘 79
4.4 메시 유전알고리즘 81
4.4.1 표현 84
4.4.2 개체평가 85
4.4.3 유전연산 86
4.4.4 절차 87
4.4.5 mGA적용에서 고려사항 88
4.4.6 mGA의 적용 분야 91

제5장 진화전략, 진화프로그래밍, 유전프로그래밍
5.1 진화전략 94
5.1.1 (1+1)-ES 94
5.1.2 (μ+1)-ES 96
5.1.3 (μ+λ)-ES와 (μ, λ)-ES 96
5.1.4 진화전략과 유전알고리즘의 비교 98
5.2 진화프로그래밍 99
5.3 유전프로그래밍 102
5.3.1 LISP 103
5.3.2 유전프로그래밍 104

제6장 병렬 유전알고리즘
6.1 서론 113
6.2 섬모델 117
6.2.1 개요와 절차 117
6.2.2 이주연산자와 이주파라미터 119
6.2.3 섬모델의 성능 124
6.3 이웃모델 128
6.3.1 개요와 절차 128
6.3.2 모집단구조와 이웃구조 130
6.3.3 이웃모델의 성능 133

제2부 진화알고리즘의 적용

제7장 비선형계획
7.1 서론 139
7.2 수리최적화와 유전연산자 140
7.2.1 교차연산자 140
7.2.2 돌연변이연산자 143
7.3 제약을 다루는 방법 145
7.3.1 선형제약의 가능해 유지 145
7.3.2 벌금함수 148

제8장 외판원문제
8.1 경로표현과 유전연산자 158
8.1.1 교차연산자 158
8.1.2 돌연변이연산자 170
8.2 그 외의 표현과 유전연산자 172
8.2.1 서수표현과 유전연산자 172
8.2.2 인접표현과 유전연산자 174
8.2.3 행렬표현과 유전연산자 177

제9장 분할문제
9.1 분할문제 183
9.2 분할문제의 표현과 유전연산자 185
9.2.1 그룹번호표현과 유전연산자 185
9.2.2 순열표현과 유전연산자 189
9.2.3 그룹인자표현과 유전연산자 192

제10장 설비배치문제
10.1 단순설비배치 199
10.2 일반설비배치 203

제11장 조립라인밸런싱
11.1 서론 217
11.2 조립라인밸런싱을 위한 유전알고리즘 220
11.2.1 표현 221
11.2.2 개체 해석 222
11.2.3 초기모집단 224
11.2.4 평가함수와 선택 224
11.3 유전연산자 224
11.3.1 표준 유전연산자 225
11.3.2 비표준 유전연산자 225
11.3.3 보수방법 227
11.4 실험과 분석 227
11.4.1 유전연산자의 비교 229
11.4.2 유전알고리즘과 발견적기법의 비교 233

제3부 공진화알고리즘

제12장 공생 진화알고리즘
12.1 서론 240
12.2 이웃공생 진화알고리즘 242
12.3 NKC 모델과 이진 스트링 커버링 문제 246
12.3.1 NK 모델과 NKC 모델 247
12.3.2 이진 스트링 커버링 문제 250
12.4 공생자 선택전략 분석 252
12.4.1 공생자 선택전략 252
12.4.2 실험설계 253
12.4.3 실험결과 255

제13장 내공생 진화알고리즘
13.1 내공생 진화 259
13.2 내공생 진화알고리즘의 개념과 특징 263
13.3 내공생 진화알고리즘의 절차 266
13.4 내공생 진화알고리즘의 변형 269
13.5 공생 진화알고리즘의 성능과 특성 분석 271
13.5.1 알고리즘의 성능 비교 271
13.5.2 모집단의 다양성 273
13.5.3 이진 스트링 커버링 문제에 적용 276

제14장 공생 진화알고리즘의 적용
14.1 혼합모델 조립라인 279
14.1.1 혼합모델 조립라인의 작업할당과 투입순서 279
14.1.2 공생 진화알고리즘 282
14.1.3 유전요소 282
14.1.4 실험결과와 분석 285
14.2 Job-shop 생산계획 287
14.2.1 Job-shop의 공정계획과 일정계획 통합 287
14.2.2 공생 진화알고리즘 289
14.2.3 유전요소 290
14.2.4 실험결과와 분석 295
14.3 내공생 진화알고리즘의 적용 296

제15장 경쟁 공진화알고리즘
15.1 서론 299
15.2 적용문제 301
15.3 경쟁 공진화알고리즘의 절차 307
15.4 경쟁전략 308
15.5 경쟁전략의 비교분석 312
15.5.1 테스트집합과 개체 간의 승패 결정 312
15.5.2 해-테스트문제에 대한 해의 품질과 진화속도 313
15.5.3 게임문제에 대한 해의 품질과 진화속도 316
15.5.4 진화의 균형과 무기경쟁 318
15.5.5 모집단의 다양성 321
15.6 요약 322

제16장 토너먼트경쟁 공진화알고리즘
16.1 서론 325
16.2 토너먼트경쟁 공진화알고리즘 327
16.3 공진화의 균형과 진화적 무기경쟁 332
16.4 전략의 비교분석 334
16.5 요약 341

제4부 다목적 진화알고리즘

제17장 다목적 진화알고리즘의 개요
17.1 서론 345
17.1.1 다목적 진화알고리즘 350
17.2 벡터평가 유전알고리즘 352
17.3 파레토 유전알고리즘 353
17.4 적소파레토 유전알고리즘 355
17.4.1 Multimodal 최적화에 적용 358
17.5 비지배분류 유전알고리즘 358
17.6 순위-적소 유전알고리즘 360
17.7 성능평가 척도 362
17.8 적용: 혼합모델조립라인의 다목적 투입순서 367

제18장 엘리티스트 다목적 진화알고리즘
18.1 서론 373
18.2 파레토보관 진화전략(PAES) 374
18.2.1 (1+1)-PAES 375
18.2.2 (1+λ)-PAES와 (μ+λ)-PAES 377
18.3 비지배분류 유전알고리즘 II: NSGA-II 378
18.4 강도파레토 진화알고리즘 383
18.4.1 SPEA 383
18.4.2 SPEA2 386
18.5 다목적 공생 진화알고리즘 391

참고문헌 405
찾아보기 421