O predmetu
Predmetni nastavnici: dr Višnja Simić, dr Tatjana Stojanović
Cilj predmeta:
Cilj predmeta je sticanje znanja o metaheurističkim metodama koje se mogu primeniti u rešavanju problema jednokriterijumske i višekriterijumske optimizacije. Poseban akcenat je stavljen na osposobljavanje studenata za rešavanje realnih optimizacionih problema upotrebom metaheurističkih metoda u slučajevima kada korišćenje egzaktnih metoda nije primenljivo ili zahteva previše resursa.
Ishod predmeta:
Kao ishod predmeta studenti će razumeti prednosti i nedostatke različitih heurističkih metoda optimizacije i moći će da procene efikasnost, ograničenja i kvalitet različitih metoda. Takođe, moći će da primene stečena znanja za razvoj i primenu odgovarajućih efikasnih heurističkih pristupa u rešavanju realnih složenih problema optimizacije.
Sadržaj predmeta:
Predavanjima će biti obuhvaćeno definisanje optimizacionog problem, dat matematički model optimizacionog problema i predstavljene različite vrste optimizacionih problema. Pregledom metaheurističkih metoda za rešavanje problema optimizacije biće dat sveobuhvatan uvid u različite pristupe u rešavanju optimizacionih problema, a pažnja će biti posvećena osnovnim metaheurističkim pojmovima, istorijskom razvoju, ograničenjim u problemima optimizacije i podešavanju parametara metaheurističkih algoritama. Posebno će biti obrađivane metoda lokalne pretrage, simulirano kaljenje, tabu pretraga, genetski algoritmi. Sadržaj predavanja pokriva i višekriterijumsku optimizaciju kao pristup vrlo zastupljen pri rešavanju realnih problema, a s tim u vezi biće obrađene i etrategije evaluacije jedinki, tehnike za održavanje raznolikosti rešenja, upotreba elitizma i teorema „Nema besplatnog ručka“. Ekspanzija velikog broja heuristističkih metoda inspirisanih prirodom biće namće izučavanje i ovih tehnika optimizacije, pa će u skladu sa tim biti izučavane metode poput optimizacija rojem čestica, kolonijom pčela, kolonijom mrava. Paralelizacija metaheurističkih algoritama optimizacije omogućava dobijanje efikasnih aplikacija za rešavanje realnih problema velike složenosti, pa će i ovaj aspekt biti pokriven sadržajem predmeta.Studenti će tokom rada implementirati različite metaheurističke metode obrađene kroz teorijsku nastavu i tako upotpuniti svoje veštine za primena ovih metoda u rešavanju konkretnih optimizacionih problema.
Način polaganja ispita:
- Dolasci - 5 poena
- Izrada domaćih zadataka - 50 poena
- Izlaganje pripremljene teme - 15 poeni
- Završni ispit - 30 poena
Literatura:
- El-Ghazali Talbi, Metaheuristics: From Design to Implementation, Wiley, 2009.
- Michalewicz Z., Fogel D.B., How to Solve it: Modern Heuristics, 2nd Edition, Springer-Verlag, 2004.
- Kalyanmoy Deb, Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, Wiley, 2001.