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진화알고리즘은 자연의 진화과정 즉, 자연선택과 유전법칙을 모방한 확률적 기법으로 일종의 메타휴리스틱(mataheuristic)이다. 본서에서는 진화알고리즘의 이론과 여러 관련기법을 소개하고, 최적화 문제에 진화알고리즘의 적용을 다루고 있다. 본서는 여러 형태의 진화알고리즘을 설명할 때 각 알고리즘의 개념, 특징 그리고 적용성에 중점을 두고 있다. 총 4부 18장으로 구성되어 있다.

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.

정보제공 :

목차
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 유전알고리즘Ⅱ: 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