Код: 317715

Назва:

Еволюційне програмування та генетичні алгоритми

Анотація: Основним завданнями вивченням дисципліни «Еволюційне програмування та генетичні алгоритми» є оволодіння основними поняттями та методами теорії еволюційних алгоритмів; ознайомлення з сучасним станом теоретичних досліджень в галузі еволюційних алгоритмів; оволодіння методами розробки, реалізації та аналізу еволюційних алгоритмів, призначених для вирішення практичних задач; вироблення навичок пошуку і порівняльного аналізу бібліографічних джерел, визначення неповноти або неякісного подання наявної наукової інформації.

Тип дисципліни: нормативна

Рік навчання: 1

Семестр: весняний

Кількість кредитів: 3,0 (загальна кількість годин - 90 год.; лекції - 16 год.; практичні заняття - 14 год.; самостійна робота - 60 год.)

Форма контролю: екзамен

Викладач(і): Гулаєва Н.М., к.ф.м.н., доц.

Результати навчання: ПРН1. Мати спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки у сфері комп’ютерних наук і є основою для оригінального мислення та проведення досліджень, критичне осмислення проблем у сфері комп’ютерних наук та на межі галузей знань.
ПРН2. Мати спеціалізовані уміння/навички розв’язання проблем комп’ютерних наук, необхідні для проведення досліджень та провадження інноваційної діяльності з метою розвитку нових знань та процедур.
ПРН3. Зрозуміло і недвозначно доносити власні знання, висновки та аргументацію у сфері комп’ютерних наук до фахівців і нефахівців, зокрема до осіб, які навчаються.
ПРН4. Управляти робочими процесами у сфері інформаційних технологій, які є складними, непередбачуваними та потребують нових стратегічних підходів.
ПРН7. Розробляти та застосовувати математичні методи для аналізу
інформаційних моделей.
ПРН8. Розробляти математичні моделі та методи аналізу даних (включно з великим).
ПРН9. Розробляти алгоритмічне та програмне забезпечення для аналізу даних (включно з великими).
ПРН10. Проектувати архітектурні рішення інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення
ПРН11. Створювати нові алгоритми розв’язування задач у сфері комп’ютерних наук, оцінювати їх ефективність та обмеження на їх застосування.


Спосіб навчання: аудиторний

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: Навчальна дисципліна «Еволюційне програмування та генетичні алгоритми» ґрунтується на дисциплінах «Методи проектування алгоритмів», «Алгоритми та структури даних», «Дискретна математика», «Теорія ймовірностей та математична статистика».

Зміст дисципліни: Основним завданнями вивченням дисципліни «Еволюційне програмування та генетичні алгоритми» є оволодіння основними поняттями та методами теорії еволюційних алгоритмів; ознайомлення з сучасним станом теоретичних досліджень в галузі еволюційних алгоритмів; оволодіння методами розробки, реалізації та аналізу еволюційних алгоритмів, призначених для вирішення практичних задач; вироблення навичок пошуку і порівняльного аналізу бібліографічних джерел, визначення неповноти або неякісного подання наявної наукової інформації.


Рекомендована література: 1. Back Thomas Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Stratagies, Evolutionary Programming, Geneticd Algorithms. – Oxford University Press, 1996. – 318 p.
2. Chambers, Lance. Practical handbook of genetic algorithms: new frontriers Volume 2/ edited by Lance Chambers. – CRC Press, Inc, 1995, 420p.
3. Eiben A.E. and Smith J.E., Introduction to Evolutionary Computing,
Springer, Natural Computing Series 1st edition, 2003, Corr. 2nd printing, 2007.
4. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. University of Michigan , 1975, 210р.
5. Michalewicz, Z. (1996). Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, New York, New York.
6. Глибовець М.М., Гулаєва Н.М. Еволюційні алгоритми : підручник. – Київ: НаУКМА, 2013. – 826 с.



Форми та методи навчання: лекції, практичні заняття, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 70 балів (опитування, практичні заняття, індивідуальне письмове завдання); підсумковий контроль - 30 балів (екзамен)

Мова навчання: українська