Detail předmětu

Aplikované evoluční algoritmy

FIT-EVOAk. rok: 2009/2010

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

  • Multikriteriální optimalizační problémy.
  • Standardní metody a stochastické evoluční algoritmy (EA).
  • Simulované žíhání (SA).
  • Evoluční strategie (ES).
  • Genetické algoritmy (GA).
  • Nástroje rychlého prototypování - GADesign, GAlib.
  • Representace problémů grafovými modely.
  • Optimalizace syntézy číslicových obvodů.
  • Optimalizace dekompozice a alokace obvodů.
  • Samovyvíjející se obvody.
  • Optimalizace číslicové filtrace a komprese dat.
  • Plánování v multiprocesorových systémech.
  • Využití EA v komerční oblasti.

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 MBI , 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MBS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MGM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MGM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MMI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MMM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MPS , 1 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MPV , 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MSK , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.

Osnova

  • Multikriteriální optimalizační problémy.
  • Standardní metody a stochastické evoluční algoritmy (EA).
  • Simulované žíhání (SA).
  • Evoluční strategie (ES).
  • Genetické algoritmy (GA).
  • Nástroje rychlého prototypování - GADesign, GAlib.
  • Representace problémů grafovými modely.
  • Optimalizace syntézy číslicových obvodů.
  • Optimalizace dekompozice a alokace obvodů.
  • Samovyvíjející se obvody.
  • Optimalizace číslicové filtrace a komprese dat.
  • Plánování v multiprocesorových systémech.
  • Využití EA v komerční oblasti.

Cvičení na počítači

8 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.

Projekt

18 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Josef Schwarz, CSc.