Detail předmětu

Aplikované evoluční algoritmy

FIT-EVOAk. rok: 2019/2020

Přehled principů stochastického prohledávání stavového prostoru: metody Monte Carlo (MC), evoluční algoritmy (EA). Seznámení s vybranými technikami MC: Metropolisův algoritmus, simulované žíhání, aplikace v oblastech optimalizace a simulace. Přehled principů základních variant EA: evoluční programování (EP), evoluční strategie (ES), genetické algoritmy (GA), genetické programování (GP). Přehled statistických metod pro hodnocení evolučních experimentů. Pokročilé techniky a aplikace EA: numerická optimalizace, diferenciální evoluce (DE), EA založené na chování společenstev: mravenčí algoritmy, částicové systémy. Algoritmy vícekriteriální optimalizace. Aplikace EA v oblasti inženýrského návrhu a umělé inteligence.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav počítačových systémů (UPSY)

Výsledky učení předmětu

Schopnost formulovat řešený problém tak, aby mohl být řešen prostředky evolučních algoritmů. Znalost postupů analýzy a návrhu základních typů evolučních algoritmů.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocená počítačová cvičení, individuální projekt. V případě doložené překážky ve studiu stanoví garant náhradní termín pro splnění hodnocené části předmětu.
Podmínky zápočtu:
Zápočet není ustanoven.

Učební cíle

Získat přehled o moderních optimalizačních technikách a evolučních algoritmech pro řešení složitých, vesměs NP úplných problémů. Naučit se řešit vybrané složité úlohy z inženýrské praxe pomocí evolučních technik.

Doporučená literatura

Brabazon, A., O'Neill, M., McGarraghy, S.: Natural Computing Algorithms. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015, ISBN 978-3-662-43630-1
Eiben, A.E., Smith, J.E.: Introduction to Evolutionary Computing, 2nd ed. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015, ISBN 978-3-662-44873-1
Kvasnička, V., Pospíchal, J., Tiňo, P.: Evolučné algoritmy. STU Bratislava, Bratislava, 2000, ISBN 80-227-1377-5
Luke, S.: Essentials of Metaheuristics. Lulu, 2015, ISBN 978-1-300-54962-8
Talbi, E.-G.: Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley, Hoboken, New Jersey, 2009, ISBN 978-0-470-27858-1

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MMI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MBI , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MSK , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MMM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MBS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MPV , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MIS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MGM , 0 ročník, letní semestr, volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D.

Osnova

  1. Úvod, principy stochastického prohledávání prostoru.
  2. Metoda Monte Carlo a její varianty.
  3. Evoluční programování a evoluční strategie.
  4. Genetické algoritmy.
  5. Genetické programování.
  6. Modely pro výpočetní development.
  7. Statistické vyhodnocování evolučních experimentů.
  8. Mravenčí algoritmy.
  9. Částicové systémy.
  10. Diferenciální evoluce.
  11. Vybrané aplikace evolučních algoritmů.
  12. Algoritmy vícekriteriální optimalizace.
  13. Pokročilé techniky vícekriteriální optimalizace.

Cvičení na počítači

12 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Václav Šimek
Ing. Jakub Husa, Ph.D.

Projekt

14 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Václav Šimek
Ing. Jakub Husa, Ph.D.

Osnova

Realizace zvoleného tématu z oblasti evolučních technik.