Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie.

Nazwa przedmiotu
Autor programu
Kierunek studiów
Specjalno
Rok studiów
Semestr
Punkty ECTS
Liczba godzin
Forma zaj , metody nauczania
Wymagania wst pne
Status przedmiotu w programie studiów (obowi zkowy/fakultatywny), blok
Zało enia i cele (wiedza,
umiej tno ci)
Formy
egzaminu/zaliczenia
Tre ci programowe
(program przedmiotu)
Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie
Prof. dr hab. Grzegorz Kamieniarz
Techniczne zastosowania internetu
1 na studiach drugiego stopnia
1 na studiach drugiego stopnia
4
45
Wykład 30h, wiczenia 15h
Podstawy informatyki
Przedmioty specjalizacyjne do wyboru (fizyka)
Omówienie idei i podstawowych poj z zakresu algorytmów
genetycznych, przedstawienie matematycznych podstaw, ró nych
implementacji kodowania oraz praktyczne zastosowanie algorytmów
dla rozwi zania problemów optymalizacji w nauce i technice
Zaliczenie przedmiotu nast pi na podstawie egzaminu pisemnego
Wykłady:
1. Przegl d metod optymalizacji. Wst p do algorytmów
genetycznych (AG), historia, nazewnictwo, ró nice w stosunku
do metod analitycznych. Operatory genetyczne (selekcja,
krzy owanie, mutacja itd.)
2. Twierdzenie o schematach, hipoteza bloków buduj cych,
przekształcenie funkcji celu w funkcj przystosowania
3. Algorytmy ewolucyjne, operatory ewolucyjne i ich istotno .
Kodowanie w algorytmach genetycznych i ewolucyjnych
(binarne, Graya, logarytmiczne, zmienno-przecinkowe, itd.),
kryteria zatrzymania algorytmu, zbie no
4. Implementacja komputerowa algorytmu genetycznego na
przykładach rozwi zywania problemów dylematu wi nia,
zagadnienia k-ramiennego bandyty i minimalnego problemu
zwodniczego
5. Przykłady praktycznego wykorzystania AG w informatyce,
ekonomii, fizyce oraz w rozwi zywaniu problemów
technicznych (energetyka, transport, komunikacja)
6. Techniki i operacje zaawansowane (diploidalny aparat
genetyczny, inwersje, mechanizm nisz i specjacji), realizacja
algorytmów genetycznych w rodowisku o architekturze
równoległej
7. Wprowadzenie do genetycznych systemów ucz cych si .
Charakterystyka innych algorytmów na laduj cych procesy
zachodz ce w naturze
wiczenia:
1. Prezentacja działania algorytmów genetycznych (AG) słu cych
do rozwi zania problemów optymalizacyjnych
2. Zastosowanie twierdzenia o schematach i blokach buduj cych
Literatura obowi zkowa
Literatura uzupełniaj ca
3. Demonstracja kodowania w algorytmach genetycznych na
ró nych przykładach
4. Przegl d i zastosowanie najwa niejszych operatorów
genetycznych i ewolucyjnych
5. Optymalizacja wybranych funkcji matematycznych przy pomocy
gotowego programu realizuj cego AG
6. Zastosowanie AG do rozwi zania konkretnych problemów w
ramach własnej pracy studenta (wykonanie projektu i zaliczenie)
1. D. E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT,
Warszawa 1995.
2. J. Arabas, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT,
Warszawa 2004.
3. Z. Michalewicz, Algorytmy genetyczne + Struktury danych =
Programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996.
1. D. Rutkowska, M. Pili ski, L. Rytkowski, Sieci neuronowe,
algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo
Naukowe PWN, Warszawa-Łód 1997.
2. J. Cytowski, Algorytmy genetyczne - Podstawy i zastosowania,
Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1996.