Rješavanje optimizacijskih problema algoritmima

Naziv vještine:
Rješavanje optimizacijskih problema algoritmima evolucijskog računanja u Javi
Izvođač:
mr.sc. Marko Čupić
Sadržaj:
U svakodnevnom životu susrećemo različite vrste NP-teških optimizacijskih problema, čijim se
približnim rješavanjem omogućava efikasnije i ekonomičnije vođenje raznorodnih procesa. U okviru
ove vještine studenti će se upoznati s pojmovima jednokriterijske i višekriterijske optimizacije, s
kontinuiranim i kombinatoričkim optimizacijskim problemima te s podskupom algoritama evolucijskog
računanja koji će biti iskorišteni za dobivanje zadovoljavajućih rješenja. U okviru vještine obradit će se
genetski algoritam, algoritam mravlje kolonije, algoritam roja čestica, imunološki algoritam te
algoritam diferencijske evolucije, s primjerima jednokriterijske i višekriterijske optimizacije
kontinuiranih i kombinatoričkih problema. Razmotrit će se paralelizacija odabranih algoritama, a
primjeri će biti u programskom jeziku Java.
Literatura:
• Marko Čupić: Prirodom inspirirani optimizacijski algoritmi, skripta dostupna na:
http://java.zemris.fer.hr/nastava/ui/
• Michael Affenzeller, Stefan Wagner, Stephan Winkler, Andreas Beham: Genetic Algorithms and
Genetic Programming. Modern Concepts and Practical Applications. CRC Press, 2009.
• Kenneth V.Price, Rainer M. Storn, Jouni A. Lampinen: Differential Evolution. A Practical
Approach to Global Optimization. Springer, 2005.
• Kalyanmoy Deb: Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, Wiley, 2009.
• Marco Dorigo, Thomas Stützle: Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
Opterećenje: 2 sata predavanja tjedno, 2 sata laboratorijskih vježbi tjedno (30+30 u semestru)
ECTS-a: 4
Napomena:
Kako se radi o vještini, od studenata će se tražiti da svaki od pokazanih algoritama implementiraju na
konkretnom problemu, i time steknu i praktično iskustvo. Demonstracija rada algoritama i njihova
predaja bit će u terminima laboratorijskih vježbi.
Gornja granica na broj studenata: 35
Semestar: Zimski semestar
Preduvjet: položen PIPI, ASP
Način izvođenja: tijekom zimskog semestra regularno kroz tjedan.

Download Report