Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail předmětu

Aplikované evoluční algoritmy

EVO Ak. rok 2007/2008 letní semestr 5 kreditů

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.

Garant předmětu

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška (písemná)

Rozsah

26 hod. přednášky, 8 hod. pc laboratoře, 18 hod. projekty

Bodové hodnocení

50 zkouška, 20 půlsemestrální test, 30 projekty

Zajišťuje ústav

Přednášející

Cvičící

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

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.

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

  • 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.

Osnova přednášek

  • 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.

Osnova ostatní - projekty, práce

  • Program pro optimalizaci zadaného problému na bázi evolučních algoritmů.

Průběžná kontrola studia

Půlsemestrální a finální test, projekt.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru