1장. 소개 __1.1 역사 __1.2 최적화 프로세스 __1.3 기본 최적화 문제 __1.4 제약식 __1.5 임계점 __1.6 국지적 극소점의 조건 __1.7 등고선 그래프 __1.8 개요 __1.9 요약 __1.10 연습문제 2장. 미분과 그래디언트 __2.1 미분 __2.2 다차원에서의 미분 __2.3 수치 미분 __2.4 자동미분 __2.5 요약 __2.6 연습문제 3장. 괄호법 __3.1 단봉성 __3.2 최초의 괄호를 발견하는 법 __3.3 피보나치 탐색 __3.4 황금분할 탐색 __3.5 2차 적합 탐색 __3.6 슈베르트-피야브스키법 __3.7 이진 탐색 __3.8 요약 __3.9 연습문제 4장. 국지적 경사 __4.1 경사 방향 반복 시행 __4.2 라인 탐색 __4.3 근사적 라인 탐색 __4.4 신뢰 영역법 __4.5 종료 조건 __4.6 요약 __4.7 연습문제 5장. 1계 도함수법 __5.1 그래디언트 하강 __5.2 켤레 그래디언트법 __5.3 모멘텀 __5.4 네스테로프 모멘텀 __5.5 아다그라드 __5.6 알엠에스프롭 __5.7 아다델타 __5.8 아담 __5.9 하이퍼그래디언트 하강 __5.10 요약 __5.11 연습문제 6장. 2계 도함수법 __6.1 뉴턴법 __6.2 시컨트법 __6.3 준뉴턴법 __6.4 요약 __6.5 연습문제 7장. 직접법 __7.1 순환적 좌표 탐색 __7.2 파월법 __7.3 후크-지브스법 __7.4 일반화 패턴 탐색 __7.5 넬더-미드 심플렉스법 __7.6 사각형 분할 __7.7 요약 __7.8 연습문제 8장. 확률적 방법 __8.1 잡음 하강 __8.2 메시 적응적 직접 탐색 __8.3 모의 담금질 __8.4 교차 엔트로피법 __8.5 자연 진화 전략 __8.6 공분산 행렬 적응법 __8.7 요약 __8.8 연습문제 9장. 모집단 방법 __9.1 초기화 __9.2 유전 알고리즘 __9.3 미분 진화 __9.4 입자 군집 최적화 __9.5 반딧불이 알고리즘 __9.6 뻐꾸기 탐색 __9.7 혼합 방법 __9.8 요약 __9.9 연습문제 10장. 제약식 __10.1 제약조건이 있는 최적화 __10.2 제약조건의 형태 __10.3 제약조건을 제거하는 변환 __10.4 라그랑주 승수 __10.5 부등식 제약조건 __10.6 쌍대성 __10.7 페널티법 __10.8 확대 라그랑주법 __10.9 내부점법 __10.10 요약 __10.11 연습문제 11장. 선형 제약 최적화 __11.1 문제 구성 __11.2 심플렉스 알고리즘 __11.3 쌍대 자격 __11.4 요약 __11.5 연습문제 12장. 다중 목적 최적화 __12.1 파레토 최적성 __12.2 제약식 방법 __12.3 가중치 방법 __12.4 다목적 모집단법 __12.5 선호 추출 __12.6 요약 __12.7 연습문제 13장. 샘플링 플랜 __13.1 완전 요인법 __13.2 랜덤 샘플링 __13.3 균등 투영 플랜 __13.4 층화 추출법 __13.5 공간 채움 척도 __13.6 공간 채움 부분 집합 __13.7 준랜덤 수열 __13.8 요약 __13.9 연습문제 14장. 대리 모델 __14.1 대리 모델의 적합화 __14.2 선형 모델 __14.3 기저 함수 __14.4 잡음을 포함한 목적 함수의 적합화 __14.5 모델 선택 __14.6 요약 __14.7 연습문제 15장. 확률적 대리 모델 __15.1 가우시안 분포 __15.2 가우시안 프로세스 __15.3 예측 __15.4 그래디언트 측정 __15.5 측정 잡음 __15.6 가우시안 프로세스 적합화 __15.7 요약 __15.8 연습문제 16장. 대리 최적화 __16.1 예측 기반 탐험 __16.2 오차 기반 탐험 __16.3 신뢰 구간 하계 탐험 __16.4 개선 확률 탐험 __16.5 기대 개선 탐험 __16.6 안전 최적화 __16.7 요약 __16.8 연습문제 17장. 불확실성하에서의 최적화 __17.1 불확실성 __17.2 집합 기반 불확실성 __17.3 확률적 불확실성 __17.4 요약 __17.5 연습문제 18장. 불확실성 전파 __18.1 샘플링법 __18.2 테일러 근사 __18.3 다항식 카오스 __18.4 베이지안 몬테카를로 __18.5 요약 __18.6 연습문제 19장. 이산 최적화 __19.1 정수 계획 __19.2 라운딩 __19.3 절단 평면 __19.4 분기 한정법 __19.5 동적 계획법 __19.6 개미집단 최적화 __19.7 요약 __19.8 연습문제 20장. 표현식 최적화 __20.1 문법 __20.2 유전 계획법 __20.3 문법적 진화 기법 __20.4 확률적 문법 __20.5 확률적 프로토타입 트리 __20.6 요약 __20.7 연습문제 21장. 다분야 통합 최적화 __21.1 분야 분석 __21.2 분야 간 일관성 __21.3 구조 __21.4 다분야 통합 설계 실현 가능 __21.5 순차적 최적화 __21.6 개별 분야 실현 가능 __21.7 협업 최적화 __21.8 연립 분석과 설계 __21.9 요약 __21.10 연습문제 부록 A. 줄리아 __A.1 타입 __A.2 함수 __A.3 제어 흐름 __A.4 패키지 부록 B. 테스트 함수 __B.1 액클리 함수 __B.2 부스 함수 __B.3 브라닌 함수 __B.4 플라워 함수 __B.5 미칼레비츠 함수 __B.6 로젠브록의 바나나 함수 __B.7 윌러의 릿지 __B.8 원형 함수 부록 C. 수학 개념 __C.1 점근 표기법 __C.2 테일러 전개 __C.3 볼록성 __C.4 놈 __C.5 행렬 미적분 __C.6 양정부호 __C.7 가우시안 분포 __C.8 가우시안 구적 부록 D. 해답