| Kods | DID306 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Ievads ģenētiskos algoritmos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Obligātais izvēles; Brīvās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Inese Poļaka, Sergejs Paršutins | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 2.0 (3.0 ECTS) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Bioloģisko sistēmu evolūcijas mehānismi. Ģenētiskie operatori. Operatoru izpildīšanas cikls. Daudzu kritēriju un nelineāro funkciju optimizācija ar ģenētiskiem algoritmiem. Ģenētisko algoritmu pielāgošanas uzdevumam pamati. Ģenētiskās programmēšanas pamati. Regresijas analīze, pielietojot ģenētisko programmēšanu. Intelektuālo aģentu pamati un ģenētiskās programmēšanas iespējas intelektuālo aģentu vadīšanā.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Sniegt pamatzināšanas par tādām evolucionārās skaitļošanas tehnoloģijām, kā „Ģenētiskie algoritmi” un „Ģenētiskā programmēšana”. Iegūt praktiskas iemaņas daudzkriteriālās optimizācijas uzdevumu risināšanai, pielietojot ģenētiskos algoritmus un ģenētisko programmēšanu. Iegūt praktiskas iemaņas ģenētisko algoritmu pielāgošanai specifisku un nelineāru uzdevumu risināšanai. Iegūt pamatzināšanas un praktiskas iemaņas par intelektuāliem aģentiem un ģenētiskas programmēšanas iespējām intelektuālo aģentu vadīšanā. Veicināt studenta spējas un kompetences veikt ģenētisko algoritmu un ģenētiskās programmēšanas operatoru pielāgošanu konkrēta uzdevuma risināšanai. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Students pārzina terminoloģiju, kas saistīta ar ģenētiskajiem algoritmiem un ģenētisko programmēšanu, un galvenos darbības principus. - Pārbaudes darbos un patstāvīgajā darbā students korekti izmanto terminoloģiju un darbību secību. Students spēj pielietot ģenētiskos algoritmus un ģenētisko programmēšanu optimizācijas uzdevumu risināšanai. - Praktiskajos darbos students pareizi pielieto ģenētiskos algoritmus un ģenētisko programmēšanu dažādu optimmizācijas uzdevumu risināšanā. Students spēj formulēt optimizācijas uzdevumu un tā risināšanas pieeju ar ģenētisko algoritmu / ģenētiskās programmēšanas palīdzību. - Referātā students pareizi definē optimizācijas uzdevumu un apraksta tā risināšanas soļus atbilstoši ģenētiskajam algoritmam / ģenētiskās programmēšanas algoritmam. Students spēj izvērtēt ģenētiskā algoritma / ģenētiskās programmēšanas pielietošanas nepieciešamību, priekšrocības un trūkumus. - Referātā studenta definētais uzdevums ir pamatots un ir paskaidrots, kā tam atbilst ģenētiskā algoritma / ģenētiskās programmēšanas pielietošana. Students spēj pielāgot ģenētisko algoritmu konkrētam uzdevumam. - Patstāvīgajos darbos un testos students pareizi pielieto dažādu ģenētiskā algoritma soļu pielāgošanu uzdevumam. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Pārbaudījumi semestra laikā - 40%
Referāts - 10% Eksāmens - 50% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Pamatzināšanas matemātikā | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||