Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETE92AX46
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Evolúciós algoritmusok
2. A tárgy angol címe Evolutionary Computing
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 1 + 0 + 1 f Kredit 3
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Analízis Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Horváth Róbert beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2015.03.25 Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2015.05.05
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
Valószínűségszámítás és többváltozós függvénytan alapjai, valamint egy szabadon választott programnyelv ismerete.
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
szabadon választható bármely szakon
11. A tárgy részletes tematikája
Bevezetés: Optimalizálási feladatok típusai, brute force algoritmusok ellenpéldákkal, a genetikus algoritmus alapötlete: a biológiai párhuzam (gén, öröklődés és evolúció, fitnesz). A genetikus algoritmusok általános sémája, és megvalósítása a legegyszerűbb esetben. Az evolúcios algoritmusok típusai reprezentáció szerint, operátorok (keresztezés és mutáció) megvalósítása 0-1 bit reprezentáció esetén, rulettkerék és tournament kiválasztás, elitizmus. Utazóügynök-probléma. A permutáció reprezentáció és a hozzá kapcsolódó operátorok (pmx, ciklikus, edge, order, inverzió, swap, beszúrás, keverés). A fitnesz függvény megválasztása, hatása a szelekciós nyomásra; constrain handling problémája. Az egyszerű genetikus algoritmusok elmélete: Építőkövek hipotézise és kritikája (Gray kódolás), Szkéma tétel, No free lunch e lv. Evolúciós stratégiák: szimulált hűtés mint ős, genetikus változat (Rechenberg eredeti algoritmusa), keresztezés operátorok (k orreláció kérdése). Szimulált hűtés és Rechenberg eredeti algoritmusának összehasonlítása, mutáció operátorok, a többdimenziós normális eloszlás, (mu+lambda) illetve (mu,lambda) kiválasztás. Paraméterek megválasztása: hangolás-kontroll-(ön)adaptáció. 1/5-ös szabály, alkalmazás a diszkrét reprezentáció esetére. Evolúciós algoritmusok működésének mérőszámai: MBF, SR, AES. Evolúciós programozás: reprezentáció véges állapotú automatákkal, operátorok megvalósítása. Blondie24. Genetikus programozás: kife jezések reprezentációja fával, keresztezés és mutáció operátorok.
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 Két hetente beadandó házi feladat alapján félévközi jeggyel záródó tárgy. vizsga-
időszakban
13. Pótlási lehetőségek
Legfeljebb 2 darab házi feladat pótolható a pótlási héten, különeljárási díj ellenében
14. Konzultációs lehetőségek
Az előadóval egyeztetett időpontban, a TVSZ alapján
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Eiben, A.E., Smith, James E. : Introduction to Evolutionary Computing
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
28
16.2 Félévközi felkészülés órákra
14
16.3 Felkészülés zárthelyire
0
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
48
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
0
16.9 Összesen
90
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
90
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Sáfár Orsolya
tanársegéd
Analízis tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Horváth Miklós