Еволюційні, генетичні, евристичні та метаеврестичні алгоритми (ВПК)
Тип: На вибір студента
Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 7 | 6.5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 7 | 32 | Франів В. А. | ФеП-42 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 7 | 32 | ФеП-42 | Франів В. А., Франів В. А. |
Опис навчальної дисципліни
Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними підходами та практикамаи які використовуються у eволюційних, генетичних, евристичниз та метаеврестичних алгоритмах.
Рекомендована література
- 1) “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning” / David E. Goldberg // 1989
- 2) “Evolutionary Computation: A Unified Approach” / Kenneth De Jong / 2006
- 3) “Introduction to Evolutionary Algorithms” / Xinjie Yu / 2010
- 4) “A Field Guide to Genetic Programming” / Riccardo Poli, William B. Langdon, Nicholas Freitag McPhee // 2008
- 5) “Ant Colony Optimization” / Marco Dorigo, Thomas Stützle // 2004
- 6) “Simulated Annealing: Theory and Applications” / Earl D. Wiener, William P. Dunne // 1989
- 7) “Particle Swarm Optimization” / Maurice Clerc, James Kennedy // 2008
- 8) “Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs” / Zbigniew Michalewicz // 1992
- 9) “Handbook of Metaheuristics” / Michel Gendreau, Jean-Yves Potvin //2010
- 10) “Evolutionary Multiobjective Optimization: Theoretical Advances and Applications” / Carlos A. Coello Coello, Gary B. Lamont, David A. Van
Veldhuizen // 2005