Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
Domeniul: Informatica
Programul de studii: Optimizarea modelelor informatice
Limba de predare: Maghiară

SYLLABUS

I. Általános adatok
Kód	Tantárgy neve	
MI377	Programare evolutiva	

Félév	Órák: C+S+L	Kategória	Típus	
2	2+2+0		obligatorie	

II. Foállásban az  Egyetem  oktatói
Név	Tudományos	Oktatói	Tanszék	Tevékenység	
	fokozat	státus		E	Sz	L	
SOOS Anna	Dr. 	Conf.	Calcul Numeric şi Statistic	*			

Társult oktatók
Név	Tudományos	Intézmény	Állás	Tevékenység 	
	fokozat		típusa	E	Sz	L	

III. A tantárgy célkituzései
Cunoasterea metodelor moderne de optimizare	

IV. A tantárgy tartalma
1. Algoritmi genetici: reprezentarea datelor, functia fitness, operatori genetici, parametrii unui program genetic, algoritmul general.
2. Optimizari de functii: reprezentare binara, reprezentare reala, rezultate experimentale  
3. Dilema prizonierului: reprezentarea problemei, date experimentale
4. Calire simulata: esenta metodei, caracterul local al solutiei.
5. Optimizari numerice: compararea diferitelor metode de optimizare numerica.
6. Reprezentarea datelor si teoria algoritmilor genetici: teorema de caracterizare.
Convergenta algoritmilor genetici.
7. Strategii evolutive: diferite modele de programare evolutiva. Optimizare multiobiectiva.
8. Compararea strategiilor evolutive si a algoritmilor genetici.
9. Programare evolutiva: problema de transport lineara; problema de transport  nelineara.  
10. Aplicatii: problema orarului, partitionarea unui graf.
11. Invatare automata: modelul Michigan, modelul Pitt, modelul evolutiv
12. Programare evolutiva si programare genetica: ierarhia programelor evolutive, evolutia programelor si a heuristicilor.

V. Könyvészet
1. A. Almos, S. Gyori, G. Horvath, A. Koczy: Genetikus algoritmusok, Typotex, 2002
2. Thomas Bäck. Evolutionary algorithms in theory and practice. OxfordUniversity Press, New York, 1996.
3. D.E. Goldberg: Genetic algoritms in Search, Optimization and machine Learning, Addison Westley, 1989
4. H. Costin, D.Dumitrescu: Retele neuronale, teorie si aplicatii, Teora, 1996 
5. Z. Michalewicz: Genetic Algorithms+ Data Structures Evolutiv Programs, Springer,1996

VI. Az oktatói tevékenység heti tematikája

VII. Alkalmazott didaktikai módszerek

VIII. Értékelés
Examen. Studentii vor alege o problema pentru rezolvarea careia vor scrie un  program evolutiv si vor prezenta problema si rezolvarea ei  la seminar. 	

IX. Kiegészíto könyvészet

	Dékán,						Tanszékvezeto,

	Dátum,						Eloadás felelose,
								Conf. Dr.  SOOS Anna