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유전자 알고리즘: GA의 기초이론, 공학응용 및 인공생명

유전자 알고리즘: GA의 기초이론, 공학응용 및 인공생명 (Loan 32 times)

Material type
단행본
Personal Author
北野宏明 조성배
Title Statement
유전자 알고리즘: GA의 기초이론, 공학응용 및 인공생명 / 기타노 히로아키 편 ; 조성배 역.
Publication, Distribution, etc
서울 :   대청정보시스템 ,   1996.  
Physical Medium
447p. : 삽도, 챠트 ; 23 cm.
ISBN
898647512X
Bibliography, Etc. Note
참고문헌수록
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740 ▼a GA의 기초이론, 공학응용 및 인공생명

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 1996c Accession No. 111307677 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1996c Accession No. 151048553 Availability Available Due Date Make a Reservation Service M
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No. 1 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 1996c Accession No. 111307677 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1996c Accession No. 151048553 Availability Available Due Date Make a Reservation Service M

Contents information

Book Introduction

생물의 진화원리에서 착안하여 활률적 탐색이나 최적 화 및 학습 등에 사용되는 유전자 알고리즘의 기초 이론 및 공학응용, 인공생명에의 적용 등에 대해서 알려주는 책이다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

기타노 히로아키(지은이)

<유전자 알고리즘>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
저자 서문 = 5
역자 서문 = 8
제Ⅰ부 기초이론
 제1장 유전자 알고리즘의 기초 = 19
  1.1 유전자 알고리즘의 기본개념
  1.2 간단한 GA의 동작추적
  1.3 유전자 조작
  1.4 기초적인 수리
  1.5 규칙학습 - 분류시스템
  1.6 우성과 열성 유전자
  1.7 병렬분산 GA
  1.8 Messy GA
  1.9 성능평가의 기준
  1.10 공학응용
  1.11 인공생명
  1.12 맺는 말
 제2장 유전자 알고리즘에 의한 코드화와 교차 = 73
  2.1 들어가는 말
  2.2 코드화 및 교차의 문제
  2.3 코드화 및 교차의 평가규범
  2.4 치사 유전자 제어를 중시한 TSP의 코드화 및 교차
  2.5 형질유전을 중시한 TSP의 코드화 및 교차
  2.6 서브투어 교환교차에 기반한 TSP의 해법
  2.7 맺는 말
 제3장 유전자 알고리즘을 이용한 혼합형 탐색 = 99
  3.1 들어가는 말
  3.2 유전자 알고리즘
  3.3 휴리스틱 알고리즘
  3.4 혼합형 GA 알고리즘
  3.5 실험
  3.6 실험 결과
  3.7 결론 및 앞으로의 과제
 제4장 유전자 알고리즘의 구조적 표현 응용 = 157
  4.1 들어가는 말
  4.2 구조적 표현을 위한 GA의 확장
  4.3 구조적 표현의 획득실험
  4.4 지식획득과 생성실험
  4.5 고찰
  4.6 맺는 말
제Ⅱ부 공학적 응용
 제5장 유전자 알고리즘과 조합문제 = 197
  5.1 들어가는 말
  5.2 GA의 냅색 문제에의 적용
  5.3 스켈톤 퍼즐에의 적용
  5.4 유전자의 정보해석 적용
  5.5 그래프 분할문제에의 적용
  5.6 맺는 말
 제6장 유전자 알고리즘의 도형배치 응용 = 237
  6.1 들어가는 말
  6.2 유전자 알고리즘과 배치문제
  6.3 대화형 도형배치 시스템 GALAPAGOS
  6.4 GALAPAGOS에 의한 유향 그래프의 배치
  6.5 평가
  6.6 관련 연구와 앞으로의 과제
  6.7 결론
 제7장 유전자 알고리즘의 스케줄링 응용 = 263
  7.1 들어가는 말
  7.2 스케줄링 문제
  7.3 유전자의 알고리즘
  7.4 스케줄링 문제에 대한 유전자 알고리즘의 구성
  7.5 유전자 알고리즘의 근방 모델
  7.6 계산의 예 및 고찰
  7.7 맺는 말
 제8장 유전자 알고리즘의 화상복원 응용 = 297
  8.1 들어가는 말
  8.2 화상둔화의 모델
  8.3 화상복원
  8.4 유전자 알고리즘을 이용한 화상복원
  8.5 화상의 베이즈 복원
  8.6 유전자 조작을 생각한다
  8.7 유전자 알고리즘의 향방
제Ⅲ부 인공생명
 제9장 유전자 알고리즘과 신경망의 융합 = 329
  9.1 들어가는 말
  9.2 기존 방법의 문제점
  9.3 뉴로-제네틱 학습이론
  9.4 학습 과제
  9.5 실험결과
  9.6 논의 : 어째서 NGL이 유효할까?
  9.7 보다 큰 구조 : 유전자 감시
  9.8 맺는 말
 제10장 유전자 학습에 의한 하드웨어 진화의 기초실험 = 365
  10.1 들어가는 말
  10.2 진화하는 하드웨어의 의의
  10.2 프로그램 가능형 대규모 논리소자
  10.4 진화하는 하드웨어를 위한 유전자 학습
  10.5 진화하는 하드웨어의 실험
  10.6 과제와 전망
 제11장 유전자 알고리즘에 의한 동물행동전략의 학습과 진화 = 395
  11.1 들어가는 말
  11.2 유전자 알고리즘
  11.3 인공생명
  11.4 콩깍지 벌레의 생태
  11.5 시뮬레이션 모델
  11.6 시뮬레이션의 결과와 토론
  11.7 유전자 알고리즘의 유효성
  11.8 맺는 말
 제12장 유전자 알고리즘과 생태계의 자기조직화 = 419
  12.1 들어가는 말
  12.2 게임과 전략
  12.3 게임형 생태계
  12.4 생태 다이나믹스와 자기조직화
  12.5 맺는 말
집필자 일람 = 443

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