Оптимизационные методы искусственного интеллекта

Категория: Межфакультетские курсы (МФК)
Лектор: доцент, к.т.н, доцент Костенко В.А.


Курс лекций представляет интерес для студентов естественнонаучных и гуманитарных факультетов, которые используют методы оптимизации в ходе выполнения ими научно-исследовательской работы. Для освоения материала не требуется углубленных знаний по математическим дисциплинам. В курсе рассматриваются алгоритмы оптимизации, опирающиеся на метод проб и ошибок: генетические и эволюционные алгоритмы, алгоритмы имитации отжига, муравьиные алгоритмы, алгоритмы случайного поиска (ненаправленного, направленного, направленного с самообучением). Рассматриваются теоретические основы построения алгоритмов, применение алгоритмов для решения задач планирования и построения расписаний. В лекциях приводятся простые и наглядные примеры, поясняющие теоретический материал.

Программа курса (pdf)
Список лекций (docx)


Материалы курса (2020-2021 уч. год)

Задачи_оптимизации (ppt)

Алгоритмы имитации отжига (ppt)

Параллельные алгоритмы имитации отжига (ppt)

Генетические и эволюционные алгоритмы (ppt)

Генетические алгоритмы с самообучением (ppt)

Муравьиные алгоритмы (ppt)

Алгоритмы случайного поиска (ppt)

Жадные алгоритмы (ppt)

Алгоритм Дейкстры (ppt)
Округление (doc)