Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail předmětu

Aplikované evoluční algoritmy

EVO Ak. rok 2006/2007 letní semestr 5 kreditů

Teoretické základy a praxe evolučních výpočetních technik. Využití genetických algoritmů, evoluční strategie, evolučního programování a genetického programování pro řešení multimodálních a multikriteriálních optimalizačních úloh. Techniky rychlého prototypování genetických algoritmů. Pokročilé evoluční algoritmy (EDA) založené na odhadu rozložení slibných řešení. Kooperace evolučních algoritmů, fuzzy logiky a neuronových sítí. Klasifikátory a nová pradigmata evolučních algoritmů. Evoluční algoritmy v inženýrských aplikacích, umělé inteligenci, znalostních systémech, návrhu VLSI obvodů a rozvrhování činnosti multiprocesorových systémů.

Garant předmětu

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška (písemná)

Rozsah

26 hod. přednášky, 12 hod. pc laboratoře, 14 hod. projekty

Bodové hodnocení

50 zkouška, 20 půlsemestrální test, 30 projekty

Zajišťuje ústav

Přednášející

Cvičící

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

  1. Schopnost analýzy problému a stanovení jeho složitosti. Schopnost výběru vhodné evoluční techniky a stanovení adekvátního zakódování řešení pro zadanou optimalizační úlohu.
  2. Znalost postupu při výběru vhodných genetických operátorů a řídicích parametrů evolučního procesu zahrnující stanovení velikosti populace řešení, četnosti křížení a mutace. Schopnost návrhu a odladění evolučního algoritmu pro řešení dané optimalizační úlohy na platformě jazyka C++.

Cíle předmětu

Seznámit studenty s paradigmaty evolučních algoritmů zahrnující genetické algoritmy (GA), evoluční strategii (ES) a genetické programování (GP). Naučit studenty řešit složité vesměs NP úplné optimalizační problémy na bázi klasických evolučních algoritmů a pokročilých evolučních algoritmů (EDA) založených na odhadu rozložení slibných řešení. Seznámit studenty s programovými nástroji pro rychlé prototypování evolučních algoritmů  pro řešení inženýrských úloh a úloh z oblasti umělé inteligence.

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, 215 s., 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, 299 s., 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, ISBN 0-19-509971-0.
  • Kvasnička, V., Pospíchal, J., Tiňo, P.: Evoluční algoritmy. Vydavatelství STU Bratislava, 2000, 215 s., ISBN 80-227-1377-5.
  • stránky EVONET

Osnova přednášek

  1. Evoluční algoritmy, základní rozdělení. Optimalizační úlohy.
  2. Genetické algoritmy (GA), teorie schémat.
  3. Pokročilé genetické algoritmy, diploidy, messy-chromozómy.
  4. Kombinatorické úlohy. Evoluční strategie.
  5. Evoluční programování. Genetické programování.
  6. Simulované žíhání. Horolezecké algoritmy. Metoda zakázaného prohledávání.
  7. Evoluční algoritmy s pravděpodobnostními modely (EDA algoritmy).
  8. Varianty EDA algoritmů - UMDA, BMDA, BOA.
  9. Multimodální a multikriteriální úlohy.
  10. Dynamické optimalizační úlohy. Imunitní systémy.
  11. Hybrigní genetické algoritmy. Techniky rychlého prototypování. 
  12. Kooperace genetických algoritmů, fuzzy logiky a neuronových sítí. Klasifikátory.
  13. Typické úlohy v inženýrské praxi.

Osnova ostatní - projekty, práce

Implementace programu pro řešení zadaného optimalizačního problému na bázi evolučních algoritmů.

Průběžná kontrola studia

  • Půlsemestrální zkouška: 20 bodů.
  • Projekt a jeho prezentace: 30 bodů.
  • Závěrečná zkouška: 50 bodů.
    Hranice pro úspěšnou zkoušku podle pravidel ECTS je 50 bodů.

Kontrolovaná výuka

Kontrolovanou výukou je projekt

Podmínky zápočtu

Zápočet není ustanoven.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru