Detail předmětu
Aplikované evoluční algoritmy
EVA Ak. rok 2005/2006 letní semestr 5 kreditů
Teoretické a praktické základy evolučního programování. Evoluční algoritmy využívající genetické algoritmy, evoluční strategie, evoluční programování, genetické programování a klasifikátory jako pravděpodobnostní genetické prohledávací algoritmy. Techniky rychlého prototypování genetických algoritmů. Pokročilé evoluční algoritmy (EDA) založené na odhadu rozložení slibných řešení. Kooperace evolučních algoritmů a fuzzy logiky. Evoluční algoritmy v inženýrských aplikacích zejména v umělé inteligenci, znalostních systémech, návrhu VLSI obvodů a rozvrhování činnosti multiprocesorových systémů.
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 12 hod. pc laboratoře
- 14 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
Přehled moderních optimalizačních technik a evolučních algoritmů 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
Základní znalosti z teorie algoritmů a jejich složitosti. Základní pojmy z teorie grafů, umělé inteligence a teorie pravděpodobnosti.
Literatura studijní
- Kvasnička V., Pospíchal J., Tiňo P.: Evoluční algoritmy. Vydavatelství STU Bratislava, 2000, str. 215, ISBN 80-227-1377-5
- Kvasnička V., a kol.: Úvod do teorie neuronových sítí, Iris 1997, ISBN 80-88778-30-1.
Literatura referenční
- Eiben, A. E., Smith, E.: Introduction to Evolutionary Computing (Natural Computing Series). Springer Verlag, November, 2003, pp. 299, ISBN 3540401849.
- Dasgupta, D., Michalewicz, Z.: Evolutionary algorithms in engineering applications. Springer Verlag, Berlin, 1997, ISBN 3-540-62021-4.
- Back, J: Evolutionary algorithms, theory and practice, New York, 1996.
- Kvasnička, V., Pospíchal, J.,Tiňo, P.: Evoluční algoritmy. Vydavatelství STU Bratislava, 2000, str. 215, ISBN 80-227-1377-5.
- stránky EVONET
Osnova přednášek
- Evoluční algoritmy, základní rozdělení. Optimalizační úlohy.
- Genetické algoritmy (GA), teorie schémat.
- Pokročilé genetické algoritmy, diploidy, messy-chromozómy.
- Kombinatorické úlohy. Evoluční strategie.
- Evoluční programování. Genetické programování.
- Simulované žíhání. Horolezecké algoritmy. Metoda zakázaného prohledávání.
- Evoluční algoritmy s pravděpodobnostními modely (EDA algoritmy).
- Varianty EDA algoritmů - UMDA, BMDA, BOA.
- Multimodální a multikriteriální úlohy.
- Dynamické optimalizační úlohy. Imunitní systémy.
- Hybrigní genetické algoritmy.Techniky rychlého prototypování.
- Kooperace genetických algoritmů, fuzzy logiky a neuronových sítí. Klasifikátory.
- Typické úlohy v inženýrské praxi.
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Zápočet není ustanoven.
Kontrolovaná výuka
Kontrolovanou výukou je projekt