Оптимизационные методы искусственного интеллекта - учебный курс | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Автор: Костенко В.А.
Год создания: 2023
Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
Описание: Курс лекций относится к разделу искусственного интеллекта «Планирование и поиск решений в пространстве состояний» и представляет интерес для студентов естественнонаучных и гуманитарных факультетов, которые используют методы оптимизации в ходе выполнения ими научно-исследовательской работы. Для освоения материала требуются знания основ теории графов и основ теории вероятностей. В курсе рассматриваются алгоритмы оптимизации, опирающиеся на метод проб и ошибок: генетические и эволюционные алгоритмы, алгоритмы имитации отжига, муравьиные алгоритмы, алгоритмы случайного поиска (ненаправленного, направленного, направленного с самообучением). Рассматриваются теоретические основы построения алгоритмов, применение алгоритмов для решения задач планирования и построения расписаний. В лекциях приводятся простые и наглядные примеры, поясняющие теоретический материал. Лекции имеют следующий план: •Природная модель (идея построения алгоритма). • Общая схема алгоритма и основные операции. • Теоремы о сходимости и теоремы, поясняющие работоспособность алгоритма. • Модификации алгоритма и причины их введения. •Задачи, которые надо решить при построении алгоритма для решения конкретной задачи оптимизации. • Пример построения алгоритма для конкретной задачи оптимизации.
Добавил в систему: Костенко Валерий Алексеевич

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Оптимизационные методы искусственного интеллектаучебный курс

Преподавание курса

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь