Опис курсу

Розглядається теорія та практичне застосування генетичних алгоритмів, генетичного програмування та інших алгоритмів, натхненних природними процесами, зокрема рою частинок (PSO), мурашиних алгоритмів (ACO), алгоритмів штучної бджолиної колонії (ABC) та еволюційних стратегій. Студенти вивчають механізми селекції, рекомбінації та мутації, а також питання збіжності та налаштування параметрів.

Основна увага приділяється застосуванню цих методів до задач багатовимірної неперервної оптимізації, транспортної задачі, задачі комівояжера, задачі про ранець та інших комбінаторних задач. Курс поєднує теоретичні основи з практичною реалізацією алгоритмів у GNU Octave та аналізом їх ефективності на прикладних задачах.

Метою вивчення дисципліни є формування знань про генетичні алгоритми та інші біологічно натхненні методи, а також набуття практичних навичок їх застосування для розв’язування різноманітних задач, насамперед задач оптимізації.

В результаті вивчення даного курсу студент повинен

Знати:

– загальні принципи та етапи побудови генетичних алгоритмів;

– основні модифікації, стратегії та конфігурації еволюційних алгоритмів;

– основи генетичного програмування, алгоритму рою часток та інших еволюційних алгоритмів.

Вміти:

–реалізовувати генетичні алгоритми для розв’язування задач оптимізації, зокрема задач мінімізації функцій, пошуку розв’язків систем  нелінійних рівнянь та інших задач комбінаторики.