유전 알고리즘의 기본 구성에 대한 체계적인 정리,
문제 공간에 대한 새로운 관점,
경쟁력 있는 실제 구현 예,

누구를 위한 책인가?
진화의 원리를 문제 해결에 이용하는 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 책이다. 전형적인 알고리즘으로 잘 풀리지 않는 문제를 해결하는 방법을 알고자 하는 사람들에게도 도움이 된다.

무엇을 다루는가?
· 도입(1장~3장): 유전 알고리즘의 기본 구조와 구성요소, 문제의 해를 표현하는 방법을 알아보고, 교차·변이·선택·대치 등과 같은 유전 알고리즘의 대표 연산을 소개한다. 1장에서 3장까지를 이해하면 간단한 유전 알고리즘을 구현할 수 있다.
· 스키마와 문제 공간(4장): 유전 알고리즘의 작동 원리의 핵심인 스키마 이론과 유전 알고리즘이 탐색을 하는 대상인 문제 공간에 대해 알아본다.
· 확장된 주제들(5장): 보다 수준있는 유전 알고리즘을 구현하기 위해 필요한 주제를 다룬다. 유전 알고리즘의 기본 틀로 만족스런 결과를 얻지 못했을 때 도움이 된다.
· 유전 알고리즘의 응용 예들(6장): 유전 알고리즘을 디자인하는 방법을 다양한 응용 예를 통해 알아본다. 문제를 표현하는 방법을 중심으로 설명한다.
· 유전 알고리즘의 구체적 예_그래프 이등분, TSP(7장~8장): 더 상세한 유전 알고리즘의 구현 예를 보고 싶어하는 독자들을 위하여 그래프 이등분 문제와 순회 세일즈맨 문제를 위한 경쟁력 있는 유전 알고리즘을 단계별로 자세히 다룬다.
· 다른 스토캐스틱 탐색 기법들(9장): 유전 프로그래밍, 진화 전략, 진화 프로그래밍과 같은 다른 진화 연산 기법을 설명한다. 그리고 다른 스토캐스틱 탐색 기법도 몇 가지 소개한다

Chapter 01. 유전 알고리즘의 개괄 Chapter 02. 문제의 표현 Chapter 03. 유전 알고리즘의 연산들 Chapter 04. 스키마와 문제 공간 Chapter 05. 확장된 주제들 Chapter 06. 유전 알고리즘의 응용 예들 Chapter 07. 유전 알고리즘의 구체적 예(1): 그래프 분할 Chapter 08. 유전 알고리즘의 구체적 예(2): TSP Chapter 09. 다른 스토캐스틱 탐색 기법들