Your browser does not support JavaScript, or its support is disabled. Some features may not be available.
Evolutionary Algorithms II - NAIX086
Title:
Evoluční algoritmy II
Guaranteed by:
Student Affairs Department (32-STUD)
Faculty:
Faculty of Mathematics and Physics
Actual:
from 2022
Semester:
summer
E-Credits:
6
Hours per week, examination:
summer s.:2/2, C+Ex [HT]
Capacity:
unlimited
Min. number of students:
unlimited
Virtual mobility / capacity:
no
State of the course:
taught
Language:
Czech
Teaching methods:
full-time
Is provided by:
NAIL086
Annotation -
--- Czech English
Last update: Mgr. Roman Neruda, CSc. (02.05.2006)
Evolutionary programming, evolutionary strategies, genetic programming. Open-ended evolution and artificial life. Binary vs. float evolutionary algorithms, numerical optimization. Constraint handling, combinatorial optimization. Evolutionary learning of neural networks.
Last update: T_KSI (19.04.2006)
Evoluční modely, programování, strategie, Genetické algoritmy a
programování. Klasifikační systémy, adaptivní chování. Celulární
automaty. Řešení kombinatorických problémů.
Aim of the course -
--- Czech English
Last update: RNDr. Jan Hric (07.06.2019)
TBA
Last update: T_KTI (26.05.2008)
Naučit vybrané pokročilé části z teorie evolučních algoritmů a jejich aplikace.
Course completion requirements -
--- Czech English
Last update: RNDr. Jan Hric (07.06.2019)
Oral exam
Last update: RNDr. Jan Hric (07.06.2019)
Ústní zkouška
Literature -
--- Czech English
Last update: Mgr. Martin Pilát, Ph.D. (04.11.2019)
Mitchell, M.: Introduction to genetic algorithms. MIT Press, 1996.
Michalewicz, Z: Genetic algorithms + data structures = evolutionary programs. Springer Verlag, 1994.
Koza, J.: Genetic programming (I,II,III) MIT Press, 1992, 1994, 1996.
Chambers, L. (ed.): Practical handbook of genetic algorithms, CRC Press, 1995.
Last update: Mgr. Roman Neruda, CSc. (02.05.2006)
Mitchell, M.: Introduction to genetic algorithms. MIT Press, 1996.
Michalewicz, Z: Genetic algorithms + data structures = evolutionary programs. Springer Verlag, 1994.
Koza, J.: Genetic programming (I,II,III) MIT Press, 1992, 1994, 1996.
Chambers, L. (ed.): Practical handbook of genetic algorithms, CRC Press, 1995.
Syllabus -
--- Czech English
Last update: Mgr. Roman Neruda, CSc. (02.05.2006)
Evolutionary programming, finite automata, meta-evolution.
Evolution Strategie, cooperation of individuals, 1+1, m+1 algorithms.
Genetic programming, LISP tree reprezentations, modularity.
Open-ended evolution, adaptive behavior, artificial life simulations, emergence (Tierra, Avida, Framsticks)
Numerical optimization, binary vs. float reprezentations, constraints handling.
Combinatorial problems, knapsack, travelling salesman, representations, operators.
Neural networks evolution, internal representation, topology, weights learning, hybrid algorithms.
Last update: Mgr. Roman Neruda, CSc. (02.05.2006)
Evoluční programování. Alternativní reprezentace problému. Evoluce konečných automatů. "Meta-evoluce" - adaptace evolučních pravidel.
Evoluční strategie, kooperace individuí, (1+1) ES, (m+1) ES, rychlost konvergence.
Genetické programování. Evoluce počítačových programů. Vnitřní stromová reprezentace, genetické operátory.
Otevřená evoluce, adaptivní chování, animati, artificial life. Emergence, simulace stádního chování, simulace prostředí a interakcí (Tierra, Avida, Framsticks, ...).
EA a numerická optimalizace. Binární vs. float reprezentace, multiúčelová optimalizace, zahrnutí explicitních podmínek a omezení.
EA a kombinatorické problémy. Řešení NP-úplných úloh, problém obchodního cestujícího, problém batohu.
Genetické učení neuronových sítí. Vnitřní reprezentace, evoluce topologií. Evoluční učení vah, hybridní přístupy. Funkční ekvivalence sítí. Evoluce v procesu učení sítě.
