Politechnika
Warszawska

Katalog
ECTS

Nazwa przedmiotu:

Algorytmy genetyczne

Koordynator przedmiotu:

Prof. dr hab. inż. Janusz Hołyst, profesor zwyczajny, jholyst@if.pw.edu.pl

Status przedmiotu:

Obowiązkowy

Poziom kształcenia:

Studia I stopnia

Program:

Fizyka Techniczna

Grupa przedmiotów:

Specjalistyczne

Kod przedmiotu:

1050-FT000-ISP-7ALG

Semestr nominalny:

7 / rok ak. 2020/2021

Liczba punktów ECTS:

2

Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:

1. godziny kontaktowe – 28 h; w tym a) obecność na wykładach – 26 h b) uczestniczenie w konsultacjach – 2 h 2. praca własna studenta – 30 h; w tym a) przygotowanie do zajęć do kolokwiów – 18 h b) Przygotowanie i prezentacja Projektu: 12 h Razem w semestrze 58 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS

Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:

1. obecność na wykładach – 26 h 2. uczestniczenie w prezentacji projektów – 4 h Razem w semestrze 30 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS

Język prowadzenia zajęć:

polski

Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:

1. przygotowanie projektów – 12 h Razem w semestrze 12 h, co odpowiada 0,5 pkt. ECTS

Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:

• Wykład30h
• Ćwiczenia0h
• Laboratorium0h
• Projekt0h
• Lekcje komputerowe0h

Wymagania wstępne:

Znajomość podstaw analizy matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa

Limit liczby studentów:

brak

Cel przedmiotu:

Celem przedmiotu jest przekazanie studentowi wiedzy na temat zasad działania i możliwości wykorzystania algorytmów genetycznych

Treści kształcenia:

1. Zalety i wady tradycyjnych metod optymalizacyjnych 2. Operatory genetyczne: przypomnienie z biologii, podstawy matematyczne, zapis „genowy", etapy reprodukcji, krzyżowania i mutacji 3. Efektywność algorytmów genetycznych w porównaniu z innymi metodami optymalizacyjnymi 4. Teoria schematów, podstawowe twierdzenie algorytmów genetycznych 5. Kodowanie diploidalne 6. Zagadnienia zwodnicze 7. Optymalizacja wieloparametrowa, problemy z więzami 8. Genetyczne systemy uczące się; układy klasyfikujące 9. Programowanie genetyczne 10. Strategie ewolucyjne 11. Przykłady zastosowań algorytmów genetycznych w problemach fizycznych i inżynierskich 12. Fizyka procesów ewolucyjnych

Metody oceny:

2 kolokwia w semestrze po 15 pkt oraz wykonanie projektu 10 pkt. Przedmiot jest zaliczony, jeśli suma punktów z kolokwiów jest większa od 15, a suma wszystkich punktów z przedmiotu jest większa od 20.

Egzamin:

tak

Literatura:

1. D. Goldberg, „Algorytmy genetyczne i ich zastosowania” 2. Z. Michalewicz, „Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne” 3. J. Cytwoski „Algorytmy genetyczne” 4. R. Feistel, W. Ebeling, „Evolution of complex systems”

Witryna www przedmiotu:

Uwagi:

Efekty uczenia się