Metode de calcul neuronal si evolutiv
FISA DISCIPLINEI

Anul universitar 2011- 2012


   Departament Home

Cod: MMIA211
Titular curs: prof. univ. dr. I. Iancu
Forma de invatamant: Master
Ciclul: Anul II, Semestrul 1
Curs: 28h, Laborator: 28h
Nr. credite: 6
Profil: informatica
Specializare: informatica
Tip disciplina: obligatorie
Categoria formativa: de specialitate
Obiective:
  • Cunoasterea principalelor tipuri de retele neuronale si utilizarea lor in instruirea supervizata
  • Insusirea principiilor care stau la baza calculului evolutiv si cunoasterea principalelor metode de optimizare de tip evolutiv
Continutul cursului:

      I. Calcul neuronal
    1. Introducere în calculul neuronal
      1. Caracteristici ale retelelor neuronale
      2. Istoricul dezvoltarii calculului neuronal
      3. Neuronul biologic
      4. Neuronul artificial
      5. Arhitectura si functionarea unei retele neuronale
    2. Retele cu un singur nivel
      1. Perceptronul simplu cu o singura iesire
      2. Variante ale perceptronului simplu cu o singura iesire
      3. Perceptronul multiplu
    3. Retele unidirectionale multi-nivel
      1. Propagarea înapoi cu un nivel ascuns
      2. Propagarea înapoi cu mai multe nivele ascunse
      3. Variante ale propagarii înapoi
    4. Memorii asociative
      1. Retele de tip asociator liniar
      2. Memorii asociative bidirectionale (MAB)
      3. Tipuri de MAB
      4. Retele Hopfield cu timp discret
      5. Memorii autoasociative recurente
    5. Retele cu functii de activare radiale
      1. Structura retelei
      2. Instruirea retelei
    6. Multimi de retele neuronale cooperante
      1. Principiul de functionare
      2. Stabilirea arhitecturii
      3. Instruirea
      II. Calcul evolutiv
    1. Introducere în calculul evolutiv
      1. Specificul calculului evolutiv
      2. Notiuni de baza
      3. Metode de codificare
      4. Metode de selectie
    2. Operatori de evolutie
      1. Selectie
      2. Încrucisare
      3. Mutatie
      4. Reinsertie
    3. Clase speciale de algoritmi genetici
      1. Algoritmi de tip contractie
      2. Algoritmi cu dimensiunea variabila a populatiei
      3. Algoritmi cu constrângeri
      4. Algoritmi genetici dezordonati
      5. Algoritmi virali
    4. Strategii evolutive
      1. Generalitati
      2. Operatori de evolutie specifici
      3. Tipuri de strategii evolutive
      4. Studiul convergentei
    5. Programare evolutiva
      1. Aspecte generale
      2. Reprezentarea populatiei
      3. Aplicatii in optimizare
    6. Programare genetica
      1. Reprezentarea indivizilor
      2. Generarea populatiei initiale
      3. Operatori de evolutie
      4. Rularea programelor

Discipline anterioare cerute:
  • Algoritmi genetici
    Cod: I3507
  • Programare procedurala
    Cod: I1104
  • Tehnici avansate de programare
    Cod: I2402
Discipline anterioare recomandate:
  • Probabilitati si statistica
    Cod: I2304
Forma de evaluare: examen
Continutul laboratorului:
  1. Implementarea unor algoritmi de instruire a retelelor neuronale in vederea rezolvarii unor probleme de decizie, recunoastere a formelor, regasire a informatiilor distorsionate
  2. Utilizarea diverselor tehnici de tip evolutiv in rezolvarea unor probleme de optimizare
Bibliografie:
  1. Iancu I.- Retele neuronale, Editura “Universitaria”, Craiova, 2007
  2. Iancu I. - Algoritmi genetici, Editura SITECH, Craiova 2008
  3. Iancu I. - Calcul evolutiv, Editura Universitaria, Craiova 2009
  4. Andonie R., Cataron A. - Inteligenta computationala, Univ . Transilvania, Brasov, 2002
  5. Back T., Schwefel H.-P. – An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization, Dortmund University, 20 pages
  6. Back T., Rudolpf G., Schwefel H.-P. – Evolutionary Programming and Evolutionary Strategies. Similarities and Differences., Dortmund University, 10 pages
  7. Back T., Rudolpf G., Schwefel H.-P. – Contemporary Evolution Strategies, Dortmund University, 16 pages
  8. Back T., Schwefel H.-P. – Evolution Strategies I: Variants and their computational implementation, in: J. Perieaux and G. Winter, Genetic Algorithms in Engineering and Computer Science, John Wiley & Sons, 1995, 18 pages
  9. Dumitrescu D., Costin H. - Retele neuronale. Teorie si aplicatii, Ed. Teora, 1996/li>
  10. Dumitrescu D. - Algoritmi genetici si strategii de evolutie, Editura Albastra, Cluj- Napoca, 2000
  11. Dumitrescu D, Lazzerini B. , Jain L. C. , Dumitrescu A. - Evolutionary computation, CRC Press, Boca Rato, Florida, 2000
  12. Enachescu C. - Elemente de inteligenta artificiala. Calcul neuronal, Univ. “Petru Maior”, Tg. Mures, 1997
  13. Koza J. – Genetic Programming. On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT University Press, 1992
  14. Michalewicz Z. - Genetic algoritms+Data Structures = Evolution programs, Springer Verlang, Berlin, 1996
  15. Yao Xin, Yong Liu – Fast Evolution Strategies, Sixth Annual Conference on Evolutionary Programming, Indianapolis, USA, 13-17 April, 1997
  16. Yao Xin , Murase Kazuyuki- A Constructive Algorithm for Training Cooperative Neural Network Ensembles, IEEE Transaction on Neural Networks, vol. 14, no. 4, July 2003, 820-834
  17. Zaharie D. - Retele neuronale, http://www.math.uvt.ro
Ultima actualizare: octombrie 2011