2DE2211 - Algorytmy ewolucyjne w sterowaniu i przetwarzaniu sygnałów

Course secondName name: 

Evolution Algorithms in Control and Signal Processing

Course is a part of following study programmes:

Ellective in catalogs:

Found 3 items. (Show details)

• Elektrotechnika M,D,PL - EP przedmioty obieralne podstawowy Study stage: Model 2, magisterskie II-go stopnia, stacjonarne, polski , sem.: 2 - 2 (13)
• Elektrotechnika M,D,PL - EP przedmioty obieralne podstawowy Study stage: Model 2, magisterskie II-go stopnia, stacjonarne, polski , sem.: 2 - 2 (14)
• Elektrotechnika M,D,PL - EP przedmioty obieralne podstawowy Study stage: Model 2, magisterskie II-go stopnia, stacjonarne, polski , sem.: 2 - 2 (15)

Short content: 

Przekazanie podstawowej wiedzy na temat algorytmów ewolucyjnych. Wykształcenie umiejętności implementacji algorytmów ewolucyjnych i ich użycia w zastosowaniach inżynierskich.

Syllabus details: 

Wykład:
1. Algorytmy genetyczne: wprowadzenie, podstawowe operacje genetyczne, podstawy matematyczne algorytmów genetycznych 4h.
2. Praktyczna implementacja algorytmów genetycznych 2h.
3. Techniki i operacje zaawansowane 4h.
4. Genetyczne systemy uczące się 2h.
5. Programowanie ewolucyjne, reprezentacja zmiennoprzecinkowa, dokładne dostrajanie lokalne, zadania z ograniczeniami 2h
6. Zaliczenie 1 h.

Laboratorium:
1. Podstawowe operacje genetyczne: optymalizacja funkcji jednej i wielu zmiennych 4h.
2. Genetyczne systemy uczące się 4h.
3. Programowanie ewolucyjne: optymalizacja zmiennoprzecinkowa i dokładne dostrajanie lokalne 4h.
4. Praktyczne użycie algorytmów genetycznych i programowania ewolucyjnego w sterowaniu, przetwarzaniu sygnałów i teorii gier 3h.

Literature: 

1. D. E. Goldberg ""Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie"" Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2003.
2. Jarosław Arabas „Wykłady z algorytmów ewolucyjnych” Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2004.
3. J. Cytowski ""Algorytmy genetyczny. Podstawy i zastosowania"", Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1996.
4. ""Computational Intelligence: A Methodological Introduction"" (Texts in Computer Science), Springer, 2016 (praca zbiorowa: von Rudolf Kruse, Christian Borgelt, Christian Braune, Sanaz Mostaghim, Matthias Steinbrecher, Frank Klawonn, Christian Moewes)

Grading criteria: 

Wymagane uzyskanie z wykładu co najmniej 20 punktów (maksimum 50) i z laboratorium co najmniej 20 punktów (maksimum 50 punktów). Ocena końcowa jest oceną łączną - zależnie od liczby punktów pod warunkiem osiągnięcia wszystkich efektów kształcenia. 3 > 49; 3,5 > 59 4 > 69 ; 4,5 > 79 ; 5 > 89.

Notes: 

-

Courses which this course is based on (prerequisities):

• [1DE1106] Języki i metodyka programowania 1

• Educational effect for specialization Elektrotechnika:
• Wiedza

  Kod	Efekt Kształcenia dla kierunku	Procent	Efekt kształcenia dla przedmiotu	Sposób sprawdzania
  E2_W01e	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu Elektrotechniki, obejmującą wybrane zagadnienia dotyczące optymalizacji	+ (33%)	ma wiedzę z zakresu matematyki przydatną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu Elektrotechniki obejmującą zagadnienia związane z algorytmami ewolucyjnymi dotyczące optymalizacji	sprawdzian
  E2_W03c	ma szczegółową wiedzę obejmującą zagadnienia powiązane z Elektrotechniką w zakresie Informatyki	+ (33%)	ma wiedzę obejmującą zagadnienia komputerowej implementacji algorytmów ewolucyjnych powiązane z Elektrotechniką w zakresie Informatyki	sprawdzian

• Umiejętności

  Kod	Efekt Kształcenia dla kierunku	Procent	Efekt kształcenia dla przedmiotu	Sposób sprawdzania
  E2_U05	Potrafi określić kierunki dalszego uczenia się; rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób; potrafi samodzielnie i krytycznie planować proces samokształcenia, w tym uzupełniania wiedzy i umiejętności o charakterze interdyscyplinarnym.	+ (33%)	ma umiejętność samokształcenia się	zaliczenie, sprawdzenie poprawności wykonania ćwiczeń
  E2_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary, symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski	+ (33%)	potrafi planować i przeprowadzać symulacje komputerowe w zakresie implementacji algorytmów ewolucyjnych, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski	sprawdzenie raportów z wykonanych ćwiczeń

• Kompetencje społeczne

  Kod	Efekt Kształcenia dla kierunku	Procent	Efekt kształcenia dla przedmiotu	Sposób sprawdzania
  E2_K04	Potrafi odpowiednio i w sposób odpowiedzialny określić priorytety służące realizacji postawionych zadań z uwzględnieniem pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na otoczenie społeczne i gospodarcze.	+ (33%)	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji zadania określonego przez prowadzącego zajęcia	analiza pracy studenta związanej z wykonywanymi ćwiczeniami

• • ECTS with teacher assistance: 1.2 
  • ECTS on practical activities: 1.4 
• • ECTS justification:

  • Zajęcia kontaktowe z nauczycielem: 

    Wykład -15
    Laboratorium - 15

  • Classes / work without teacher assistance: 

    Studia podręczników, innych źródeł -4 Przygotowanie do zaliczenia - 2. Przygotowania programów i raportów -14

  • • Total number of student hours: 50 
  • Total number of ECST reflects the total number of hours of student's work.