Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Informatică
Programul de studii: Informatică - linia de studiu română
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MII0008	Calcul evolutiv	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
5	2+0+2	specialitate	opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
DUMITRESCU Dan Dumitru	Dr.	Prof.	Limbaje şi Metode de Programare	*			
MIHĂILĂ Cristina	Drd.	Asistent	Limbaje şi Metode de Programare		*	*	
DIOŞAN Laura	Drd. 	-	Limbaje şi Metode de Programare		*	*	

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
Prezentarea principalelor modele , tehnici si algoritmi privind Calculul evolutiv
Aplicarea acestor modele si tehnici pentru rezolvarea unor probleme tipice NP-dificile	

IV. Conţinutul disciplinei
Sunt prezentati operatorii de selectie si de cautare ( recombinare si mutatie)pentru codicarea binara si pentru codificarea reala.
Se indica principalele domenii de aplicare ale algoritmilor evolutivi.

1. Algoritmi genetici
2. Operatorul de selectie
3. Operatorul de cautare
4. Modele de populatii
5. Setarea parametrilor
6. Strategii evolutive
7. Programare evolutiva
8. Algoritmi genetici pentru probleme de optimizare	

V. Bibliografie
1.	DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Evolutionary Computation, CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
2.	DUMITRESCU, D.,Principiile  Inteligentei artificiale,  Editura Albastra, Cluj,2000.
3.	DUMITRESCU, D.,Algoritmi genetici si strategii evolutive. Aplicatii in Inteligenta      Artificiala,  Editura Albastra, Cluj,2000.
4.	GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithm. Addison-Wesley, Reading, 1989.
5.	MICHALEWICZ, Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, Berlin, 1992.	

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
Curs 1.	Algoritmi genetici si evolutivi. Principii generale. Structura genenerala a unui algoritm evolutiv.
Curs 2.	Algoritmul genetic fundamental. Modulele unui algoritm genetic. Rezolvarea problemelor folosind algoritmii genetici.
Curs 3.	Tipuri de codificare. Codificarea binara. Codificarea reala.
Curs 4.	Selectie: principiul selecţiei, funcţia de evaluare, selecţia proporţională
Curs 5.	Selectie: selecţia bazată pe ordonare, selecţia prin turnir
Curs 6.	Selectie: modele nestandard
Curs 7.	Recombinare şi mutaţie pentru codificarea binară
Curs 8.	Recombinare şi mutaţie pentru codificarea reală
Curs 9.	Modele de populatii - Nişe ecologice; funcţia de partajare;
Curs 10.	Setarea parametrilor
Curs 11.	Soluţii multiple: abordări standard; crowding; modele bazate pe populaţii multiple (roaming); differential evolution;
Curs 12.	Strategii evolutive – strategia (1+1), (1+λ), (1,λ), (μ+ λ) şi (μ, λ)
Curs 13.	Programare evolutiva – algoritmul programării evolutive, convergenţă
Curs 14.	Rezolvarea problemelor de optimizare. Optimizarea funcţiilor de una sau mai multe variabile reale. 

Seminarul şi laboratorul urmeaza pas cu pas structura cursului. Se discuta problemele ridicate la curs şi se implementează metodele prezentate	

VII. Metode didactice folosite
Expunerea, conversaţia, demonstraţia didactică, modelarea, algoritmizarea, problematizarea, descoperirea, brainstorming.	

VIII. Evaluare
Fiecare student trebuie sa demonstreze ca a atins un nivel acceptabil de cunoastere si intelegere a domeniului, ca este capabil sa exprime cunostintele intr-o forma coerenta, ca are capacitatea de a stabili anumite conexiuni si de a utiliza cunostintele in rezolvarea unor probleme.
Verificarea cunostintelor se face prin evaluarea unui proiect individual, activitatii in timpul semestrului si prezentarilor facute. Fiecare student va primi cate o nota pentru fiecare activitate. Nota finala va fi media notelor.	

IX. Bibliografie suplimentară
1.	BACK, T.,Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, 1996.
2.	DUMITRESCU, D.,Principiile  teoriei clasificarii,  Editura Academiei, Bucuresti,2000.
3.	DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Fuzzy Sets and treir Application in Training and Clustering , CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
4.	DUMITRESCU, D., Inteligenta artificiala,  Univ. "Babes-Bolyai", 1995.

	Data,							Titular curs,
	25.04.07						Prof. Dr. DUMITRESCU Dan Dumitru