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쉽게 배우는 유전 알고리즘
글쓴이
문병로 저
출판사
한빛아카데미
출판일
2008년 4월 13일
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저자

이미지

문병로

서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계 · 분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘, AI 혁명을 이끌고 있는 트랜스포머의 내부 해킹과 응용이다. 전공 저서로는 『쉽게 배우는 자료구조 with 파이썬/자바』, 『쉽게 배우는 알고리 즘』, 『쉽게 배우는 유전 알고리즘』이 있다. 교양 부문 저서로는 계량적 주식 투자에 관한 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표하였다.

『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다.

책 소개

분야IT 모바일
유전 알고리즘 활용서. 유전 알고리즘은 컴퓨터, 물리, 화학, 생물, 전자, 기계, 조선, 원자핵, 경영, 재무회계, 음악, 미술 거의 모든 분야에서 어려운 문제를 해결하는 매력적인 대안의 하나로 자리잡았다. 이 책은 이런 유전 알고리즘을 이용해 문제를 해결하는 방법을 보고 싶은 사람들을 위한 것으로 유전 알고리즘의 기본 구성을 체계적으로 정리하고, 유전 알고리즘 작동 원리의 핵심인 스키마 이론과 유전 알고리즘이 탐색을 하는 대상인 문제 공간에 대해 알아본다. 또한 유전 알고리즘을 디자인하는 방법을 다양한 응용 예를 통해 소개하고 있으며, 더 상세한 유전 알고리즘의 구현 예를 보고 싶어하는 독자들을 위하여 그래프 이등분 문제와 순회 세일즈맨 문제를 위한 경쟁력 있는 유전 알고리즘을 단계별로 자세히 다루었다.

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