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유전알고리즘

유전알고리즘 (Loan 89 times)

Material type
단행본
Personal Author
문병로 , 1961-.
Title Statement
유전알고리즘 = Genetic algorithm / 문병로 저.
Publication, Distribution, etc
서울 :   斗陽社 ,   2003.  
Physical Medium
ix, 247 p. : 삽도 ; 24 cm.
ISBN
8975280608:
Bibliography, Etc. Note
참고문헌 및 색인수록.
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 111307675 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 111307676 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 121102221 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 121102222 Availability In loan Due Date 2021-12-15 Make a Reservation Service M
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No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 111307675 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 111307676 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 121102221 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2003o Accession No. 121102222 Availability In loan Due Date 2021-12-15 Make a Reservation Service M

Contents information

Author Introduction

문병로(지은이)

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.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

머리말 = iii
제1장 유전 알고리즘의 개괄 = 1
  1.1 유전 알고리즘이 소용없는 문제들 = 2
  1.2 유전 알고리즘 약사 = 3
  1.3 유전 알고리즘의 기본 용어들 = 5
  1.4 유전 알고리즘의 전형적인 구조 = 6
  1.5 표현 = 8
  1.6 스키마 = 9
  1.7 교차 = 10
  1.8 변이 = 12
  1.9 대치 = 13
  References = 15
제2장 문제의 표현 = 19
  2.1 이진수 표현 : k-진수 표현 = 19
  2.2 그레이 코딩(Gray Coding) = 20
  2.3 실수 표현 = 22
  2.4 가변 표현 = 23
  2.5 위치 기반 표현 : 순서 기반 표현 = 26
  2.6 일차원 표현 : 다차원 표현 = 28
  2.7 유전자 재배치 = 30
  2.8 트리 표현 = 31
  References = 33
제3장 유전 알고리즘의 연산자들 = 39
  3.1 선택 연산 = 39
  3.2 교차 연산 = 44
  3.3 변이 연산 = 57
  3.4 대치 연산 = 61
  References = 63
제4장 몇 가지 이론적 사항들 = 69
  4.1 스키마 정리와 빌딩 블록 가설 = 69
  4.2 스키마의 생존 확률 = 76
  4.3 상위(Epistasis) = 85
  4.4 문제 공간의 모양 = 88
  4.5 왕도 함수 (Royal-Road Function) = 95
  References = 97
제5장 확장된 주제들 = 103
  5.1 혼합형 유전 알고리즘 = 103
  5.2 병렬 유전 알고리즘 = 106
  5.3 복수 개의 목적 함수를 갖는 유전 알고리즘 = 108
  5.4 공진화 = 111
  5.5 에코(Echo) 모델 = 113
  5.6 해집단의 다양성 유지 = 118
  5.7 교차 연산들의 혼용과 시너지 효과 = 120
  5.8 분류자 시스템(Classifier System) = 123
  References = 129
제6장 유전 알고리즘의 응용 예들 = 139
  6.1 함수 최적화(Function Optimization) = 139
  6.2 시스템 최적화 = 140
  6.3 조합적 최적화 = 150
  6.4 CRM 및 인터넷 1-To-1 마케팅 = 181
  6.5 죄수의 딜레마(Prisoner's Dilemma) = 187
  References = 191
제7장 유전 알고리즘의 구체적 예 : 그래프 분할을 위한 혼합형 유전 알고리즘 = 199
  7.1 기본 사항 = 200
  7.2 그래프 이등분을 위한 유전 알고리즘 = 203
  7.3 스키마 전처리(Schema Preprocessing) = 209
  7.4 결론 = 212
  References = 214
제8장 다른 통계적 공간 탐색 기법들 = 219
  8.1 진화 연산의 다른 방법들 = 219
  8.2 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing, SA) = 224
  8.3 큰스텝 마르코브 체인 = 225
  8.4 타부 서치(Tabu Search) = 227
  References = 229
제9장 결어 = 231
찾아보기 = 235

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