Detail předmětu

Aplikované evoluční algoritmy

FIT-EVOAk. rok: 2012/2013

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.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav počítačových systémů (UPSY)

Výsledky učení 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.

Prerekvizity

Nejsou žádné prerekvizity.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Osnovy výuky

  • 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.

 

Učební cíle

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.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Půlsemestrální a finální test, projekt.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MPV , 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.

Osnova

  • 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.

 

Cvičení na počítači

8 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.

Projekt

18 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.