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

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MIH0013	Evoluţie în sistemele complexe	

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	
GOG Anca-Mirela	Dr. 	Lect.	Sisteme Informatice	*			

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

III. Obiectivele disciplinei
Abordarea aplicatiilor din domeniul retelelor complexe cu ajutorul tehnicilor neconventionale de cautare si optimizare
Intelegerea dinamicii reteleor complexe cu scopul de a imbunatati tehnicile de inteligenta artificiala	

IV. Conţinutul disciplinei
Retelele Complexe sunt abordate din doua perspective diferite. Pe de o parte sunt prezentate proprietatile structurale statice ale retelelor complexe si cateva aplicatii care rezulta din intelegerea retelelor bazata pe aceste proprietati. Tehnicile de cautare si optimizare existente in domeniul inteligentei artificiale, asa cum este si calculul evolutiv, pot fi aplicate cu succes in rezolvarea problemelor care apar in cadrul unor astfel de retele complexe, aceste probleme dovedindu-se la randul lor complexe. Pe de alta parte se considera o abordarea dinamica mai dificila a retelelor complexe care incearca sa determine modalitatea in care informatia este procesata si propagata in asemenea retele si modalitatea in care un anumit comportament global al intregii retele reiese din interactiunile locale intre componentele individuale ale retelei. Provocarea care rezulta dintr-o mai buna intelegere a retelelor complexe, in mod principal a modului in care ele reusesc sa se organizeze fara a avea un control central, este aceea de a crea tehnici de calcul mai eficiente in inteligenta artificiala.	

V. Bibliografie
Barabasi, A.-L. (2002), Linked: The New Science of Networks. Perseus, New York.
Balakrishnan, H., Deo, N. (2006), Discovering Communities in Complex Networks. Proceedings of the ACM Southeast Regional Conference, p. 280-285.
Crutchfield, JP, Mitchell, M. (1995), The evolution of emergent computation. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 92 (23), p. 10742-10746.
Das, R., Mitchell, M., Crutchfield, J. P. (1994), A genetic algorithm discovers particle-based computation in cellular automata. Parallel Problem Solving from Nature Conference (PPSN-III), Berlin, Germany, Springer-Verlag, p. 244-253.
Duch, J., Arenas, A. (2005), Community Detection in Complex Networks using Extremal Optimization. Physical Review E, 72, 027104 -1.
Erdős, P., Rényi, A. (1959), On Random Graphs. I. Publicationes Mathematicae 6, p. 290-297.
Erdős, P., Rényi, A. (1960), The Evolution of Random Graphs, Magyar Tud. Akad. Mat. Kutató Int. Közl. 5, p. 17-61.
Girvan, M., Newman, M. E. J. (2002), Community Structure in Social and Biological Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 99, p. 7821-7826.
Huberman, B. A., Wu, F. (2004), Finding Communities in Linear Time: a Physics Approach. The European Physics Journal B, 38, p. 331-338.
Juillé, H., Pollack, J. B. (1998), Coevolving the 'ideal' trainer: Application to the discovery of cellular automata rules. Genetic Programming 1998: Proceedings of the Third Annual Conference, San Francisco, CA. Morgan Kaufmann.
Juillé, H., Pollack, J. B. (2000), Coevolutionary learning and the design of complex systems. Advances in Complex Systems 2(4), p. 371–394.
Mitchell, M. (2006), Complex systems: Network thinking. Artificial Intelligence (18), p. 1194-1212.
Newman, M. E. J., Girvan, M. (2004), Finding and Evaluating Community Structure in Networks. Physical Review E, 69, 026113-1.
Palla, G., Derenyi, I., Farkas, I., Vicsek, T. (2005), Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature 435, p. 814–818.
Reichardt, J., Bornholdt, S. (2004), Detecting fuzzy community structures in complex networks with a Potts model. Phys. Rev. Lett. 93, 218701.
Scott, J. (2000), Social Network Analysis: A Handbook. Sage Publication, London.
Tasgin, M., Bingol, H. (2006), Community Detection in Complex Networks using Genetic Algorithm. cond-mat/0604419.
Tomassini M., Giacobini M., Darabos Ch. (2005), Evolution and Dynamics of Small-World Cellular Automata, Complex Systems, 15(4), p. 261-284.
Watts, D., Strogatz, S. (1998), Collective dynamics of 'small-world' networks, Nature 393, p. 440–442.
Watts, D. (1999), Small worlds: The Dynamics of Networks between Order and Randomness. Princeton University Press, Princeton, NJ.
Watts, D. (2003), Six degrees: The Science of a Connected Age. Gardner’s Books, New York.
Zhang, S., Wang, R.-S., Zhang, X.-S. (2007), Identification of overlapping community structure in complex networks using fuzzy c-means clustering. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 374 (1), p. 483-490.	

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
1. Prezentare generala a retelelor complexe
2. Proprietati structurale statice ale retelelor complexe
3. Modele de retele complexe
4. Teoria celor sase grade de separare
5. Retele complexe reale
6. Aplicatii ale proprietatilor retelelor complexe
7. Algoritmi de cautare in retele complexe
8. Algoritmi de detectare a structurii comunitatilor in retele complexe
9. Dinamica retelelor complexe
10. Automate celulare ca retele complexe simple 
11. Algoritmi pentru evoluarea de reguli pentru automate celulare
12. Algoritmi pentru evoluarea de noi topologii pentru automate celulare
13. Algoritmi evolutionari colaborativi – aplicatii pentru retele complexe
14. Algoritmi evolutionari circulari – aplicatii pentru retele complexe	

VII. Metode didactice folosite
Expunerea: descrierea, explicaţia, prelegerea magistrală, prelegerea dialog, prelegerea cu demonstraţii, prelegeri introductive, prelegeri curente, prelegeri de sinteză. 
Conversaţia: dezbaterea, dialogul, conversaţii introductive, conversaţii de fixare şi consolidare a cunoştinţelor, conversaţii de sistematizare şi sinteză, conversaţii de aplicare.
Problematizarea: utilizarea întrebărilor-problemă, problemelor şi situaţiilor-problemă. 
Descoperirea: redescoperirea dirijată şi independentă, descoperirea creativă, descoperirea inductivă, descoperirea deductivă, descoprirea analogică, descoperirea prin documentare, descoperirea experimentală.
  Alte metode: studiul de caz; cooperarea, simularea, brainstorming-ul, studiul individual, exerciţiul.	

VIII. Evaluare
Examen scris combinat cu activitatea de la laborator din timpul semestrului. Nota finala se obtine ca medie dintre:
- nota de la lucrarea scrisă – 60%;
- nota pe activitatea de la laborator (corectitudinea si consistenta programelor, completitudinea documentarilor) – 40%;.
Detalii cerinte pentru promovarea cursului se gasesc la
http://www.cs.ubbcluj.ro/~anca/cs/cerinte.htm	

IX. Bibliografie suplimentară
Alba E., Giacobini M., Tomassini M., Romero S. (2002), Comparing Synchronous and Asynchronous Cellular Genetic Algorithms. J.J. Merelo et al. (eds.), Proceedings of the Parallel Problem Solving from Nature VII, Granada (SP), LNCS 2439, p. 601-610.
Bäck, T., Fogel, D.B., Michalewicz, Z. (Ed.) (1997), Handbook of Evolutionary Computation. Institute of Physics Publishing, Bristol and Oxford University Press, New York.
Dumitrescu, D., Lazzerini, B., Jain, L.C, Dumitrescu, A. (2000), Evolutionary Computation. CRC Press, Boca Raton, FL.
Pagie, L., Mitchell, M. (2002), A comparison of evolutionary and coevolutionary search, Int. J. Comput. Intell. Appl. 2(1), p. 53–69.
Gog, A., Dumitrescu, D., Hirsbrunner, B. (2007), Community Detection in Complex Networks using Collaborative Evolutionary Algorithms. Proceedings of European Conference on Artificial Life (ECAL), Lisbon, Lecture Notes in Computer Science 4648, p. 886-894.

	Decan,							Sef de catedra,

Data,							Titular curs,
								Lect. Dr.  GOG Anca-Mirela