Obsah předmětu je následující. Současný stav na poli softcomputingu, fuzzy logika, neuronové sítě, evoluční výpočetní techniky (EVT). Klasifikace evolučních výpočetních technik, historická fakta, současné trendy na poli EVT. Centrální dogma EVT podle Darwina a Mendela. Základní pojmy: jedinec, populace,fitness, účelová funkce, reprezentace jedinců. Účelové funkce, principy konstrukce, testovací funkce, výpočetní složitost a teoretické limity algoritmů, P a NP problémy. Permutační testovací problémy. Víceúčelová optimalizace, Paretova množina, konstrukce účelové funkce pro víceúčelovou optimalizaci, příklady. Vybrané stochastické algoritmy: metoda lokálního hledání, slepý algoritmus, horolezecký algoritmus, simulované žíhání. Vybrané stochastické algoritmy s evolučními prvky: simulované žíhání s elitismem, tabu search. Rojení částic (Particle swarm), rozptýlené hledání (Scatter Search), optimalizace mravenčí kolonií (Ant Colony Optimization). Samo organizující se Migrační Algoritmus, princip činnosti a použité strategie algoritmu: ATO, ATR, ATA a ATAA. SOMA a permutační testovací problémy. Diferenciální evoluce.