Předmět studentům poskytuje praktickou znalost bio-inspirovaných algoritmů a jejich aplikací. Představuje základní principy bio-inspirovaných metod a jejich historii. Zaměřuje se současný stav a aktuální vývoj v předmětné oblasti. Studenti se seznámí se základními i pokročilými koncepty a typy bio-inspirovaných výpočtů jako jsou evoluční výpočty, rojová inteligence, umělé neuronové sítě a hybridní metody. Dále jsou představeny různé typy problémů, typicky řešených pomocí bio-inspirovaných algoritmů. Jsou diskutovány diskrétní a spojité problémy a bio-inspirované metody vhodné pro jejich řešení. V neposlední řadě jsou studenti seznámeni s metodami pro statistické vyhodnocení a vizualizaci výsledků bio-inspirovaných výpočtů.
V rámci předmětu jsou diskutovány programovací jazyky a aplikační rámce pro praktickou implementaci bio-inspirovaných algoritmů včetně jazyka Python (balík scikit-learn), C/C++, a R (balík caret).
Povinná literatura
• M. Affenzeller, S. Winkler, S. Wagner, A. Beham, Genetic Algorithms and Genetic Programming: Modern Concepts and Practical Applications, Chapman & Hall/CRC, 2009.
• C. Blum, D. Merkle, Swarm Intelligence: Introduction and Applications, Springer Publishing Company, Incorporated, 2008.
• M. Clerc, Particle Swarm Optimization, ISTE, Wiley, 2010.
• M. Dorigo, T. Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
• A. Engelbrecht, Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, Wiley, New York, NY, USA, 2005.
Doporučená literatura
• A. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction, 2nd Edition, Wiley, New York, NY, USA, 2007.