Algorytmy inspirowane naturą - zajęcia fakultatywne WM-MA-S2-E1-AIN

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy o budowie i działaniu różnych metod optymalizacji heurystycznej, w tym także tych inspirowanych mechanizmami istniejącymi w Naturze oraz praktycznych umiejętności korzystania z tych metod. Metody te znajdują suboptymalne rozwiązania problemów obliczeniowo złożonych, tzw. problemów NP-trudnych. Metody opierają się na pojedynczym rozwiązaniu (wyszukiwanie lokalne, symulowane wyżarzanie, tabu) i podejściu populacyjnym (algorytmy ewolucyjne, optymalizacja roju: roje cząstek i algorytmy mrówek). Dla każdej z metod prezentowane są i omawiane ich teoria i pseudokody. Prezentowane są również metody optymalizacji wielokryterialnej. Od studentów oczekuje się znajomości co najmniej jednego języka programowania komputerowego. W ramach zajęć laboratoryjnych studenci opracowują programy komputerowe ilustrujące kolejne zagadnienia prezentowane na wykładzie oraz sprawdzają je i ich skuteczność na klasycznych zestawach porównawczych.

Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się

informatyka techniczna i telekomunikacja

E-Learning

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych

nie dotyczy

Opis nakładu pracy studenta w ECTS

szacunkowy nakład pracy studenta - wykład: uczestnictwo w zajęciach 30 godz., przygotowanie do weryfikacji 20 godz., konsultacje z prowadzącym 3 godz., razem: 53 godz. (2 ECTS). szacunkowy nakład pracy studenta - laboratorium: uczestnictwo w zajęciach 30 godz., przygotowanie do zajęć 15 godz., przygotowanie do weryfikacji 30 godz., konsultacje z prowadzącym 3 godz., razem: 78 godz. (3 ECTS).

Poziom przedmiotu

średnio-zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się

WYKŁADY: I2_W01, I2_W02, I2_W03 LABORATORIUM: I2_U02, I2_U03, I2_U06, I2_K02

Typ przedmiotu

fakultatywny ograniczonego wyboru

Wymagania wstępne

wymagana podstawowa wiedza z zakresu rachunku prawdopodobieństwa oraz umiejętność programowania.

Koordynatorzy przedmiotu

Krzysztof Trojanowski

Efekty kształcenia

W1-zna techniki optymalizacji bazujące na mechanizmach natury, ich teorię i zastosowania w wybranych dziedzinach (I2_W01, I2_W02, I2_W03)

LABORATORIUM
Student
U1-stosuje zaawansowane narzędzia i metody informatyczne bazujące na metodach i technikach inspirowanych naturą w wybranej dziedzinie (I2_U02, I2_U03, I2_U06)

K1-jest gotowy do systematycznej pracy w projekcie (I2_K02)

Kryteria oceniania

Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:
ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),
ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu WM-MA-S2-E1-AIN w USOSweb