최근 인공지능에 의한 다양한 활용 방법에서 보듯이 최적설계는 고전적인 수학적 방법에만 국한된 것이 아니라 이산변수 설계, 다분야 통합설계, 전역적 최소화 설계 등의 실제적인 설계 문제를 해결하기 위하여 모사 풀림과 자연 영감 탐색법과 같은 확률론적 방법에 의한 연구가 이루어져 왔다. 이 책 [최적설계입문]은 아로라 교수의 최적설계 제4개정판을 번역하여 최신의 최적설계 기법을 쉽게 학습할 수 있도록 하였다.

CHAPTER 1 설계최적화 입문
CHAPTER 2 최적설계문제의 정식화
CHAPTER 3 도식해법과 기본 최적화 개념
CHAPTER 4 최적설계 개념: 최적성 조건
CHAPTER 5 최적설계 개념에 관한 보완: 최적성 조건
CHAPTER 6 최적설계: 수치해석 과정과 엑셀 해찾기
CHAPTER 7 매트랩 최적설계
CHAPTER 8 최적설계를 위한 선형계획법
CHAPTER 9 최적설계를 위한 선형계획법에 관한 보완
CHAPTER 10 비제약조건 최적설계의 수치해법
CHAPTER 11 비제약조건 최적설계의 수치해법 보완
CHAPTER 12 제약조건 최적설계의 수치해법
CHAPTER 13 제약조건 최적설계의 수치해법 보완
CHAPTER 14 최적화의 실용
CHAPTER 15 이산변수 최적설계 개념과 방법
CHAPTER 16 전역 최적화 개념과 방법
CHAPTER 17 자연 영감 탐색법
CHAPTER 18 다목적 최적설계의 개념과 기법
CHAPTER 19 최적설계의 추가적 주제
부록 A 벡터와 행렬 대수학
부록 B 샘플 컴퓨터 코드

최근 인공지능에 의한 다양한 활용 방법에서 보듯이 최적설계는 고전적인 수학적 방법에만 국한된 것이 아니라 이산변수 설계, 다분야 통합설계, 전역적 최소화 설계 등의 실제적인 설계 문제를 해결하기 위하여 모사 풀림과 자연 영감 탐색법과 같은 확률론적 방법에 의한 연구가 이루어져 왔다.
이러한 고전적인 최적화 알고리즘뿐만 아니라 자연 영감 탐색의 다양한 알고리즘을 포함하고 있는 아로라 교수의 최적설계 제4개정판을 번역하여 최신의 최적설계 기법을 쉽게 학습할 수 있도록 하였다.
보호주의와 세계화의 복합적인 환경에서 첨단의 제품을 개발하기 위한 설계 능력을 향상하기 위한 설계 교육에서 최적설계 방법은 상당한 기여를 할 것으로 생각된다. 제품에서의 설계가 가지는 부가가치의 비중을 공감하고 학부뿐만 아니라 대학원에서도 설계에 대한 교육이 강조되고 있는 이때에 설계 능력의 향상은 반드시 되어야 할 것이다. 따라서 학부에서 수행되는 종합설계과제의 수행에서부터 산업 현장의 실제적인 개발 문제에도 활용될 수 있는 최적설계에 대한 학습이 이루어지는 데 이 책이 도움이 되기를 기대한다.

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