Эволюционные вычисления

Входные требования: Базовые знания теории вероятностей, методов оптимизации и комбинаторики.

Зачетные единицы: 5

Семестр: 3

Курс: По выбору

Язык курса: Английский

Цели

Понять основные принципы и схемы работы эволюционных алгоритмов (ЭА). Научиться проектировать и реализовывать ЭА для различных задач оптимизации. Получить навыки настройки и тестирования ЭА. Изучить параллельные схемы построения ЭА.

Содержание

Эволюционные вычисления являются широко распространёнными методами оптимизации. Целью курса является ознакомить студентов с основными принципами и способами построения эволюционных алгоритмов (ЭА). Курс включает в себя теоретические основы, разбор главных состовляющих ЭА и способах их реализации. Далее курс рассматривает методы повышения эффективности и схемы высокопроизводительных реализаций ЭА на основе мультипроцессорных и распределенных систем, а также с использованием графических процессоров. В ходе курса студентам представляются не только теоретические аспекты, но также и демонстрации с разбором примеров задач, решаемых с помощью ЭА.

Большая часть занятий проводится в форме лекций с элементами дискуссии, где обсуждаются такие вопросы как: "в каких случаях и какой ЭА алгоритм лучше?", "для каких задач следует, а для каких не следует строить ЭА?", "какой набор параметров следует выбрать при реализации ЭА?". Основное практическое задание представляет из себя реализацию ЭА для типовой задачи оптимизации,где реализованные алгоритмы студентов сравниваются между собой в соревновательной форме.

Формат

Лекции, семинары и практические задания.

Оценка

Присутствие явлется обязательным. Студенты не могут пропускать более одного занятия. Оценка: личностные качества студента 10%, индивидуальные задания 50%, письменное тестирование 20%, экзамен 20%.