Detail předmětu
Aplikované evoluční algoritmy
EVO Ak. rok 2012/2013 letní semestr 5 kreditů
Multikriteriální optimalizační problémy, standardní metody a stochastické evoluční algoritmy (EA), simulované žíhání (SA). Evoluční strategie (ES) a genetické algoritmy (GA). Nástroje rychlého prototypování. Representace problémů grafovými modely. Evoluční algoritmy v inženýrských aplikacích zejména v syntéze a fyzickém návrhu číslicových obvodů, umělé inteligenci, zpracování signálů, rozvrhování činnosti multiprocesorových systémů a v komerčních aplikacích.
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 8 hod. pc laboratoře
- 18 hod. projekty
Zajišťuje ústav
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu
Schopnost formulovat řešený problém tak, aby mohl být řešen prostředky evolučního programování. Znalost metodiky pro rychlé prototypování evolučního optimalizátoru s využitím GA knihoven a existujících návrhových systémů.
Cíle předmětu
Získat přehled o moderních optimalizačních technikách a evolučních algoritmech pro řešení složitých, vesměs NP úplných problémů. Seznámit studenty s programovými nástroji pro rychlé prototypování evolučních algoritmů a naučit řešit vybrané složité úlohy z inženýrské praxe.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Nejsou žádné prerekvizity.
Osnova přednášek
- Evoluční algoritmy, teoretické základy, základní rozdělení (GA, EP, GP, ES).
- Genetické algoritmy (GA), struktura, teorie schémat.
- Genetické algoritmy využívající diploidy a messy-chromozómy. Specifické operátory křížení.
- Evoluční strategie (parametry úlohy a řídící parametry).
- Evoluční programování, Horolezecké algoritmy, Simulované žíhání.
- Genetické programování (princip, symbolická regrese).
- Evoluční algoritmy s pravděpodobnostními modely (EDA - estimation of distribution algorithm).
- Varianty EDA algoritmů, UMDA, BMDA a BOA. Bayesovská síť a její konstrukce.
- Techniky pro multikriteriální a multimodální úlohy. Selekce a obnova populace.
- Dynamické optimalizační úlohy.
- Nová evoluční paradigmata: imunitní systémy, SOMA.
- Diferenční evoluce a hejnové modely.
- Inženýrské úlohy a evoluční algoritmy.
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Kontrolovaná výuka
Půlsemestrální a finální test, projekt.
Zařazení předmětu ve studijních plánech