Předmět Přírodní algoritmy učení a optimalisace (NPFL107)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu NPFL107 - Přírodní algoritmy učení a optimalisace, Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova v Praze (UK).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Sylabus
SamoorganisaceSamoorganisace v přírodě, fyzice, chemii, biologii, matematice,informatice, lingvistice, lidské společnosti. Algoritmy inteligentních rojůOptimalisace v mravenčí kolonii, algoritmus hledání potravy bakterií,optimalisace roje, algoritmy včelí kolonie, kukaččího hledání, světlušek. Teorie a aplikace algoritmů rojůMultikriteriální optimalisace, trajektorie částic, multimodálníoptimalisace, optimalisace v dynamickém prostředí, ko-evoluční PSO,současné trendy a příbuzná témata.
Literatura
D. Corne, A. Reynolds, E. Bonabeau (2010). Swarm Intelligence, in Handbook of Natural Computing (G. Rozenberg, T. Back, J.N. Kok, eds.), vol. II: Broader Perspective. Springer D. W. Corne, K. Deb, J. Knowles, X. Yao (2010). Selected Applications of Natural Computing, (G. Rozenberg, T. Back, J.N. Kok, eds.), vol. II: Broader Perspective. Springer Blum, C. and Li, X. , Swarm Intelligence in Optimization, in Blum, C. and Merkle, D. (eds.), Swarm Intelligence - Introduction and Applications, Springer, 2008: 43-85, 2008 M. Dorigo, M. Birattari, and T. Stützle (2006). Ant Colony Optimization: Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique, IEEE Computational Intelligence Magazine, November:28-39. X.S. Yang and S. Deb (2010). Engineering Optimisation by Cuckoo Search, International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Numerical Optimisation, 1(4):330-343. C.-R. Wang, C.-L. Zhou, and J.-W. Ma (2005). An Improved Artificial Fish-Swarm Algorithm and Its Application in Feed-forward Neural Networks, Proceedings of the Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, vol. 5:2890-2894 Omidvar, M., Li, X., and Yao, X. , Smart Use of Computational Resource Based on Contribution for Cooperative Co-evolutionary Algorithms, in Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'11), ACM Press: 1115-1122, 2011
Garant
Mgr. Nino Peterek, Ph.D.