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유전자 알고리즘 입문

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도서 상세정보
자료유형 :	단행본
ISBN :	8985664174
분류기호 :	005.1
개인저자 :	미첼, 멜라니
서명/저자사항 :	유전자 알고리즘 입문/ Melanie Mitchell 저; 공성곤...[등]역.
원서명 :	introduction to genetic algorithms
발행사항 :	서울: 진영사, 1997.
형태사항 :	301p.: 삽도; 26cm.
서지주기 :	참고문헌: p.284-288, 색인수록
개인저자 :	공성곤
언어	한국어

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해군사관학교

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머리말
감사의 글
제1장 유전자 알고리즘 : 개관 (Genetic Algorithms : An Overview)
1.1 진화연산의 역사 (A Brief Histry of Evolutionary Computation) = 4
1.2 진화의 매력 (The Appeal of Evolution) = 6
1.3 생물학 용어 (Biological Terminology) = 8
1.4 탐색공간과 적합도 지형 (Search Spaces and Fitness Landscapes) = 10
1.5 유전 알고리즘의 요소 (Elements of Genetic Algorithms) = 13
1.6 단순 유전자 알고리즘 (A Simple Genetic Algoritm) = 15
1.7 유전 알고리즘과 전통적인 탐색방법 (Genetic Algorithms and Traditional Search Methods) = 18
1.8 유전 알고리즘의 응용 (Some Applications of Genetic Algorithms) = 23
1.9 두 가지 간단한 예 (Two Brief Examples) = 24
1.10 유전 알고리즘은 어떻게 동작하는가? (How Do Genetic Algorithms Work?) = 38
思考 연습문제 = 44
컴퓨터 연습문제 = 46
思考 연습문제 해답 = 49
제2장 문제 해결을 위한 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms in Problem Solving)
2.1 컴퓨터 프로그램의 진화 (EVOLVING COMPUTER PROGRAMS) = 55
2.2 데이터 해석과 예측 (DATA ANALYSIS AND PREDICTION) = 82
2.3 신경망의 진화 (EVOLVING NEURAL NETWORKS) = 95
思考 연습문제 = 115
컴퓨터 연습문제 = 117
제3장 과학 모델에서의 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms in Scientific Models)
3.1 학습과 진화의 상호작용에 대한 모델링 (Modeling Interaction Between Learning and Evolution) = 126
3.2 성선택에 대한 모델링 (Modeling Sexual Selection) = 143
3.3 생태계에 대한 모델링 (Modeling Ecosystems) = 150
3.4 진화활동의 측정 (Measuring Evolutionary Activity) = 155
思考 연습문제 = 162
컴퓨터 연습문제 = 163
思考 연습문제 해답 = 166
제4장 유전자 알고리즘의 이론적 기초 (Theoretical Foundations of Genetic Algorithms)
4.1 스카마와 양팔 산적 문제 (SCHEMAS AND THE TWO - ARMED BANDIT PROBLEM) = 168
4.2 왕도 (ROYAL ROADS) = 183
4.3 단순 GA의 정확한 수학적 모델 (EXACT MATHEMATICAL MODELS OF SIMPLE GENETIC ALGORITHMS) = 199
4.4 통계역학적 접근 방법 (STATISTICAL-MECHANICS APPROACHES) = 215
思考 연습문제 = 221
컴퓨터 연습문제 = 223
思考 연습문제 해답 = 225
제5장 유전자 알고리즘의 구현 (Implementing a Genetic Algorithm)
5.1 언제 유전자 알고리즘이 사용되어져야 하는가? (WHEN SHOULD A GENETIC ALGORITHM BE USED?) = 232
5.2 유전자 알고리즘을 위한 문제 부호화 (ENCODING A PROBLEM FOR A GENEIC ALGORITHM) = 233
5.3 부호화 적용 (ADAPTING THE ENCODING) = 236
5.4 선택 방법들 (SELECTION METHODS) = 247
5.5 유전 연산자들 (GENETIC OPERATORS) = 256
5.6 유전자 알고리즘을 위한 매개변수들 (PARAMETERS FOR GENETIC ALGORITHMS) = 261
思考 연습문제 = 265
컴퓨터 연습문제 = 266
思考 연습문제 해답 = 268
제6장 결론 및 향후 연구방향 (Conclusion and Future Directions)
부록 A 간추린 일반적인 참고 문헌들 = 284
부록 B 다른 자원들 = 286
관계 서적 목록 = 289
찾아보기 = 294