실용 최적화 알고리즘 : 줄리아로 이해하는 최적화 알고리즘 솔루션

실용 최적화 알고리즘 : 줄리아로 이해하는 최적화 알고리즘 솔루션

$41.23
Description
최적화 문제를 푸는 데 유용한 알고리즘을 광범위하게 소개한다. 다차원 문제에서 다목적 문제뿐 아니라 불확실성하에서의 최적화 및 유전 알고리즘도 다루고 있다. 세세하고 친절한 그림, 예제와 연습 문제는 문제 뒤에 있는 수학 개념을 이해하기 쉽게 만들고, 최근 과학 분야에서 인기가 급상승하는 언어인 줄리아로 모든 문제를 구현한다.
이 책을 통해 다차원, 국지적 하강법, 1계 및 2계 방법, 확률적 방법, 선형 제약 최적화, 대리모델, 불확실성하에서의 최적화, 불확실성 전파, 표현식 최적화 및 다학제 설계 최적화까지 최적화의 다양한 기법을 숙지함으로써, 최근 유행하는 머신러닝과 딥러닝의 이론 및 실무에 유용하게 적용할 수 있을 것이다.
수학, 통계, 컴퓨터 공학, 모든 공학 분야(전기 공학, 항공우주 공학 포함), 운영 연구 분야의 고급 학부생과 대학원생이 볼 수 있으며, 전문가는 참고 자료로 사용할 수 있다. 특히 고급 단계로 넘어가고자 하는 공학도, 경영과학도, 경제학도에게는 필수 서적이라고 할 수 있다.

저자

마이켈J.코첸더퍼,팀A.윌러

저자:마이켈J.코첸더퍼
스탠퍼드대학교의우주항공과의조교수이며,『DecisionMakingUnderUncertainty』(MITPress,2015)의저자다.

저자:팀A.윌러
자율주행자동차에대한안전검증으로박사논문을썼으며,지금은업계에서비행택시를연구하고있다.

역자:이기홍
카네기멜론대학교에서석사학위를받았고,피츠버그대학교FinancePh.D,CFA,FRM이며금융,투자및경제분석전문가다.삼성생명,HSBC,새마을금고중앙회,한국투자공사등의국내유수금융기관,금융공기업에서자산운용포트폴리오매니저로근무했으며,현재딥러닝과강화학습을금융에접목시켜이의전파와저변확대를보람으로삼고있다.저서(공저)로는『금융공학프로그래밍』(한빛미디어,2009)이있으며,번역서로는『포트폴리오성공운용』(미래에셋투자교육연구소,2010),『딥러닝부트캠프with케라스』(길벗,2017),『프로그래머를위한기초해석학』(길벗,2018),『핸즈온머신러닝ㆍ딥러닝알고리즘트레이딩』(에이콘,2019)등이있다.누구나자유롭게머신러닝과딥러닝을자신의연구나업무에적용해활용하는그날이오기를바라며매진하고있다.

목차

1장.소개
__1.1역사
__1.2최적화프로세스
__1.3기본최적화문제
__1.4제약식
__1.5임계점
__1.6국지적극소점의조건
__1.7등고선그래프
__1.8개요
__1.9요약
__1.10연습문제

2장.미분과그래디언트
__2.1미분
__2.2다차원에서의미분
__2.3수치미분
__2.4자동미분
__2.5요약
__2.6연습문제

3장.괄호법
__3.1단봉성
__3.2최초의괄호를발견하는법
__3.3피보나치탐색
__3.4황금분할탐색
__3.52차적합탐색
__3.6슈베르트-피야브스키법
__3.7이진탐색
__3.8요약
__3.9연습문제

4장.국지적경사
__4.1경사방향반복시행
__4.2라인탐색
__4.3근사적라인탐색
__4.4신뢰영역법
__4.5종료조건
__4.6요약
__4.7연습문제

5장.1계도함수법
__5.1그래디언트하강
__5.2켤레그래디언트법
__5.3모멘텀
__5.4네스테로프모멘텀
__5.5아다그라드
__5.6알엠에스프롭
__5.7아다델타
__5.8아담
__5.9하이퍼그래디언트하강
__5.10요약
__5.11연습문제

6장.2계도함수법
__6.1뉴턴법
__6.2시컨트법
__6.3준뉴턴법
__6.4요약
__6.5연습문제

7장.직접법
__7.1순환적좌표탐색
__7.2파월법
__7.3후크-지브스법
__7.4일반화패턴탐색
__7.5넬더-미드심플렉스법
__7.6사각형분할
__7.7요약
__7.8연습문제

8장.확률적방법
__8.1잡음하강
__8.2메시적응적직접탐색
__8.3모의담금질
__8.4교차엔트로피법
__8.5자연진화전략
__8.6공분산행렬적응법
__8.7요약
__8.8연습문제

9장.모집단방법
__9.1초기화
__9.2유전알고리즘
__9.3미분진화
__9.4입자군집최적화
__9.5반딧불이알고리즘
__9.6뻐꾸기탐색
__9.7혼합방법
__9.8요약
__9.9연습문제

10장.제약식
__10.1제약조건이있는최적화
__10.2제약조건의형태
__10.3제약조건을제거하는변환
__10.4라그랑주승수
__10.5부등식제약조건
__10.6쌍대성
__10.7페널티법
__10.8확대라그랑주법
__10.9내부점법
__10.10요약
__10.11연습문제

11장.선형제약최적화
__11.1문제구성
__11.2심플렉스알고리즘
__11.3쌍대자격
__11.4요약
__11.5연습문제

12장.다중목적최적화
__12.1파레토최적성
__12.2제약식방법
__12.3가중치방법
__12.4다목적모집단법
__12.5선호추출
__12.6요약
__12.7연습문

13장.샘플링플랜
__13.1완전요인법
__13.2랜덤샘플링
__13.3균등투영플랜
__13.4층화추출법
__13.5공간채움척도
__13.6공간채움부분집합
__13.7준랜덤수열
__13.8요약
__13.9연습문제

14장.대리모델
__14.1대리모델의적합화
__14.2선형모델
__14.3기저함수
__14.4잡음을포함한목적함수의적합화
__14.5모델선택
__14.6요약
__14.7연습문제

15장.확률적대리모델
__15.1가우시안분포
__15.2가우시안프로세스
__15.3예측
__15.4그래디언트측정
__15.5측정잡음
__15.6가우시안프로세스적합화
__15.7요약
__15.8연습문제

16장.대리최적화
__16.1예측기반탐험
__16.2오차기반탐험
__16.3신뢰구간하계탐험
__16.4개선확률탐험
__16.5기대개선탐험
__16.6안전최적화
__16.7요약
__16.8연습문제

17장.불확실성하에서의최적화
__17.1불확실성
__17.2집합기반불확실성
__17.3확률적불확실성
__17.4요약
__17.5연습문제

18장.불확실성전파
__18.1샘플링법
__18.2테일러근사
__18.3다항식카오스
__18.4베이지안몬테카를로
__18.5요약
__18.6연습문제

19장.이산최적화
__19.1정수계획
__19.2라운딩
__19.3절단평면
__19.4분기한정법
__19.5동적계획법
__19.6개미집단최적화
__19.7요약
__19.8연습문제

20장.표현식최적화
__20.1문법
__20.2유전계획법
__20.3문법적진화기법
__20.4확률적문법
__20.5확률적프로토타입트리
__20.6요약
__20.7연습문제

21장.다분야통합최적화
__21.1분야분석
__21.2분야간일관성
__21.3구조
__21.4다분야통합설계실현가능
__21.5순차적최적화
__21.6개별분야실현가능
__21.7협업최적화
__21.8연립분석과설계
__21.9요약
__21.10연습문제

부록A.줄리아
__A.1타입
__A.2함수
__A.3제어흐름
__A.4패키지

부록B.테스트함수
__B.1액클리함수
__B.2부스함수
__B.3브라닌함수
__B.4플라워함수
__B.5미칼레비츠함수
__B.6로젠브록의바나나함수
__B.7윌러의릿지
__B.8원형함수

부록C.수학개념
__C.1점근표기법
__C.2테일러전개
__C.3볼록성
__C.4놈
__C.5행렬미적분
__C.6양정부호
__C.7가우시안분포
__C.8가우시안구적

부록D.해답