Tagi
systemy sieciowe i komputerowe algorytmika i złożoność obliczeniowa metody numeryczne i grafika komputerowa języki programowania i logika przetwarzanie danych Data Science Praca zespołowa Bazy danych Ekonomia Inżynieria oprogramowania Projektowanie i programowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Systemy operacyjne Sieci komputerowe Ochrona własności intelektualnej Rachunek prawdopodobieństwa i statystykaEfekty kształcenia
Podstawy informatyki i programowania Programowanie i projektowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Rachunek prawdopodobieństwa (L) Systemy operacyjne Sieci komputerowe Bazy danych Podstawy inżynierii oprogramowania Inżynieria oprogramowania (L) Rachunek prawdopodobieństwa (I) Społeczno-ekonomiczne aspekty informatyki (I)Seminarium: Algorytmy heurystyczne
Język wykładowy | Polski |
---|---|
Semestr | Letni |
Status | W ofercie |
Opiekun | Paweł Rzechonek |
Liczba godzin | 30 (sem.) |
Rodzaj | Seminarium |
ECTS | 3 |
Polecany dla I roku | Nie |
Egzamin | Nie |
Tagi | AZ (algorytmika i złożoność obliczeniowa) |
Opis przedmiotu:
Metody heurystyczne stosuje się najczęściej do rozwiązywania trudnych problemow optymalizacyjnych, często ważnych z praktycznego punktu widzenia, dla ktorych nie są znane efektywne algorytmy wielomianowe. W informatyce algorytmy heurystyczne służą do znajdowania rozwiązań dla takich zadań, dla ktorych nie ma gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego, a często nawet prawidłowego. Rozwiązań tych używa się np. wtedy, gdy algorytm pełnego przeglądu jest z przyczyn technicznych zbyt kosztowny, lub gdy jest nieznany. Metod tych używa się też często do znajdowania rozwiązań zbliżonych do optymalnych.
Program:
- Pojęcie problemu optymalizacyjnego w kontekście teorii złożoności obliczeniowej.
- Algorytmy pełnego przeglądu zbioru rozwiązań, pojęcie heurystyki, klasyfikacja heurystyk przeszukiwania.
- Przeszukiwanie lokalne, heurystyki lokalnych ulepszeń.
- Symulowane wyżarzanie.
- Przeszukiwanie z tabu.
- Przeszukiwanie rozproszone.
- Algorytmy ewolucyjne.
- Zrandomizowane heurystyki populacyjne.
- Systemy mrowkowe.
- Roj cząsteczek.
- Sztuczne systemy immunologiczne.
- Algorytmy memetyczne.
Wymagania: algorytmy i struktury danych, programowanie.