Evoluční výpočetní techniky

• 26 hod. přednášky

• 100 bodů závěrečná zkouška

Zvládnuté postupy při řešení složitých optimalizačních úloh pomocí evolučních algoritmů.
Hlubší pochopení problému optimalizace a jeho řešení v počítačovém inženýrství.

Seznámit studenty s moderními evolučními algoritmy pro řešení složitých optimalizačních a návrhových problémů.

• Eiben, A.E., Smith, J.E.: Introduction to Evolutionary Computing. 2nd ed. Springer, 2015, ISBN 978-3-662-44873-1.
• Brabazon, A., O'Neill, M., McGarraghy, S.: Natural Computing Algorithms. Springer, 2015, ISBN 978-3-662-43630-1.
• Kvasnička V., Pospíchal J., Tiňo P.: Evoluční algoritmy. Vydavatelství STU Bratislava, 2000, str. 215, ISBN 80-227-1377-5.
• Bentley, P.: Evolutionary Design by Computers. Morgan Kaufmann, 1999, ISBN 978-1558606050.
• Doerr, B. Neumann F. (eds.): Theory of Evolutionary Computation. Springer, 2020, ISBN 978-3-030-29413-7

1. Úvod do studia evolučních algoritmů.
2. Genetické algoritmy, teorie schémat.
3. Statistické vyhodnocení experimentů.
4. Typické optimalizační úlohy.
5. Pokročilé techniky v genetických algoritmech.
6. Teoretická analýza evolučních algoritmů.
7. Vícekriteriální evoluční algoritmy.
8. Evoluční strategie.
9. Genetické programování a symbolická regrese.
10. Paralelní evoluční algoritmy.
11. Evoluční algoritmy s pravděpodobnostními modely.
12. Simulované žíhání, diferenční evoluce, SOMA a další algoritmy.
13. Aktuální trendy.

Odevzdání projektu v zadaném termínu, zkouška.

V průběhu studia je třeba odevzdat vypracovaný projekt a složit zkoušku. Výuka probíhá formou přednášek nebo řízeného samostudia; zmeškanou výuku je třeba nahradit samostudiem.