Předmět Současné databázové modely (KIP / QSDTM)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KIP / QSDTM - Současné databázové modely, Přírodovědecká fakulta, Ostravská univerzita v Ostravě (OU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1. Taxonomie optimalizačních problem. Stochastické optimalizační algoritmy: slepý algoritmus, horolezecký algoritmus, metoda zakázaného hledání.2. Algoritmus simulovaného žíhání, algoritmus řízeného výběru a jeho modifikace. Principy těchto algoritmů, jejich popis a implementace.3. Charakteristika evolučních algoritmů, jejich biologická podstata. Základní evoluční operátory (selekce, křížení, mutace, inverze).4. Genetické algoritmy. Teoretické základy genetického algoritmu. Vlastnosti genetických algoritmů. Paralelní genetický algoritmus.5. Diferenciální evoluce. Evoluční operátory. Popis algoritmu a jeho implementace.6. Evoluční strategie. Popis jednotlivých strategií a jejich implementace.7. Particle swarm optimization, biologická podstata. Popis algoritmu, jeho vlastnosti a implementace.8. Ant colony optimization, biologická podstata. Popis algoritmu a jeho implementace.9. Optimalizace založená na konkurenci evolučních heuristik. Řízení výpočtu.10. Adaptivní varianty diferenciální evoluce.11. Testování stochastických algoritmů. Aplikace stochastických algoritmů (např. nelineární regrese, shluková analýza apod.).

Literatura

KVASNIČKA, V., POSPÍCHAL, J., TIŇO, P. Evolučné algoritmy, Bratislava: STU 2000. BARTZ-BEIELSTEIN T. Experimental Research in Evolutionary Computation. Springer, 2006. Hynek J. Genetické algoritmy a genetické programování. Grada Praha, 2008. TVRDÍK, J. Stochastické algoritmy pro globální optimalizaci. učební text. Ostrava: PřF OU, 2012. Zhang, J., Sanderson, A. C. Adaptive Differential Evolution, A Robust Approach to Multimodal Problem Optimization. Springer, 2009. Wahde, M. Biologically Inspired Optimization Methods: An Introduction. Southampton: WIT Press, 2008. ISBN 978-1-84564-148-1.Engelbrecht, A. P. Computatinal Intelligence: An Introduction. Chichester: John Wiley & sons, 2007. PRICE, K.V., STORN, R, LAMPINEN, J. Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization. Springer, 2005. FEOKTISTOV V. Differential Evolution in Search of Sotution. Springer, 2006. ZELINKA I., OPLATKOVÁ Z. ŠEDA M., OŠMERA P. VČELA° F. Evoluční výpočetní techniky. BEN, 2009. Bäck, T. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. New York: Oxford University Press, 1996. ISBN 0-19-509971-0.CLERC M. Particle Swarm Optimization. ISTE, 2006.

Požadavky

Zpracování zadaného subtématu.

Garant

prof. RNDr. Alena Lukasová, CSc.

Vyučující

prof. RNDr. Alena Lukasová, CSc.