쉽게 배우는 유전 알고리즘

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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