9600-0009/02 – Nekonvenční algoritmy a výpočty (NAV)
| Garantující katedra | IT4Innovations | Kredity | 10 |
| Garant předmětu | prof. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D. | Garant verze předmětu | prof. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D. |
| Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný |
| Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | angličtina |
| Rok zavedení | 2015/2016 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FEI, USP | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Po úspěšném absolvování kurzu bude mít absolvent interdisciplinární přehledové znalosti z oblasti nekonvenčních algoritmů a bude schopen aplikovat metody probírané v kurzu na reálné problémy. Absolvent kurzu by měl být schopen dalšího hlubšího samostudia v této problematice.
Vyučovací metody
Přednášky
Individuální konzultace
Anotace
Cílem předmětu je seznámení jeho posluchačů s problematikou nekonvenčních algoritmů, jejich biologicko – fyzikálním původem. V kurzu se budou probírat jednotlivé oblasti jejich původu, obvykle z přírodních komplexních systémů s důrazem na jejich matematicko-fyzikálně-algoritmický popis a následné realizace na PC. Předmět dodá posluchačům mezioborový pohled na problematiku nekonvenčních algoritmů, komplexních systémů a jejich dynamického chování. Absolvent získá přehled o moderních výpočetních postupech, umožňujících modelovat a simulovat jinak velmi složité a komplexní systémy (deterministický chaos, Thomova teorie katastrof, fraktální geometrie, hejnová inteligence, algoritmy kvantové mechaniky, buněčné automaty, ”physarium machines”, “self-organized criticality”,...). Rovněž se seznámí s evolučními výpočetními technikami a současnými trendy na poli EVT. Centrální dogma EVT podle Darwina a Mendela. Základní pojmy, výpočetní složitost a teoretické limity algoritmů, P a NP problémy. Vybrané stochastické algoritmy: metoda lokálního hledání, slepý algoritmus, horolezecký algoritmus, simulované žíhání. Vybrané stochastické algoritmy s evolučními prvky: simulované žíhání s elitismem, tabu search. Rojení částic (Particle swarm), rozptýlené hledání (Scatter Search), optimalizace mravenčích kolonií (Ant Colony Optimization) a další.
Povinná literatura:
• Zelinka I., Oplatková Z., Šeda M., Ošmera P., Včelař F., Evoluční výpočetní
• techniky, principy a aplikace, BEN, 2008, Praha
• Kvasnička V., Pospíchal J., Tiňo P., Evolučné algoritmy, STU Bralislava, ISBN
• 80-227-1377-5, 2000
• Maurice Clerc. Particle Swarm Optimization, Wiley-ISTE, 2006.
• Marco Dorigo, Thomas Stutzle. Ant Colony Optimization, The MIT Press, 2004.
• Andries P. Engelbrecht, Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, Wiley, 2006.
Doporučená literatura:
• Kenneth Price, Rainer M. Storn, Jouni A. Lampinen. Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization, Springer, 2005.
• Christine Solnon. Ant Colony Optimization and Constraint Programming, Wiley-ISTE, 2010.
• Yang Xiao, Fei Hu. Bio-inspired Computing and Communication Networks, CRC, 2010.
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Žádné další požadavky.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
Cílem předmětu je seznámení jeho posluchačů s problematikou nekonvenčních algoritmů, jejich biologicko – fyzikálním původem. V kurzu se budou probírat jednotlivé oblasti jejich původu, obvykle z přírodních komplexních systémů s důrazem na jejich matematicko-fyzikálně-algoritmický popis a následné realizace na PC. Předmět dodá posluchačům mezioborový pohled na problematiku nekonvenčních algoritmů, komplexních systémů a jejich dynamického chování. Absolvent získá přehled o moderních výpočetních postupech, umožňujících modelovat a simulovat jinak velmi složité a komplexní systémy (deterministický chaos, Thomova teorie katastrof, fraktální geometrie, hejnová inteligence, algoritmy kvantové mechaniky, buněčné automaty, ”physarium machines”, “self-organized criticality”,…). Rovněž se seznámí s evolučními výpočetními technikami a současnými trendy na poli EVT. Centrální dogma EVT podle Darwina a Mendela. Základní pojmy, výpočetní složitost a teoretické limity algoritmů, P a NP problémy. Vybrané stochastické algoritmy: metoda lokálního hledání, slepý algoritmus, horolezecký algoritmus, simulované žíhání. Vybrané stochastické algoritmy s evolučními prvky: simulované žíhání s elitismem, tabu search. Rojení částic (Particle swarm), rozptýlené hledání (Scatter Search), optimalizace mravenčích kolonií (Ant Colony Optimization) a další.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích