Disciplina: Modele avansate de calcul evolutiv	Cod: MI289	

Semestrul	Ore: C+S+L	Tipul	Specializarea	
2	2+2+0	obligatorie	Sisteme inteligente - în limba engleza	

Cadre didactice indrumatoare	Prof. Dr. DUMITRESCU Dan Dumitru, ddumitr@cs.ubbcluj.ro	
Obiective	Prezentarea modelelor si tehnicilor avansate de Calculul evolutiv
Aplicarea acestor modele si tehnici pentru rezolvarea unor probleme semnificative - stiintifice si practic	
Continut	Cursul este dedicat metodelor avansate de Calcul evolutiv. Sunt descrise 
1. Modele nestandard  de populatii, 
2. Metode de auto- adaptare a parametrilor,
3. Metode avansate de reprezentarea( codificarea) solutiilor.
4. Implementari paralele ale algoritmilor evolutivi.
5. Codificarile  adaptive,
6. Optimizarea evolutiva multimodala,
7. Modele co-evolutive,
8. Modele de invatare evolutiva,
9. Modele culturale	
Bibliografie selectiva	DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Evolutionary Computation, CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
DUMITRESCU, D.,Principiile  Inteligentei artificiale,  Editura Albastra, Cluj,2000.
DUMITRESCU, D.,Algoritmi genetici si strategii evolutive. Aplicatii in Inteligenta      Artificiala,  Editura Albastra, Cluj,2000.
DUMITRESCU, D., Inteligenta artificiala,  Univ. "Babes-Bolyai", 1995.
DUMITRESCU, D., Modele conexioniste in Inteligenta Artificiala, Univ. "Babes-Bolyai", 1995.
DUMITRESCU, D., Retele Neuronale, Teora, 1997
BACK, T. FOGEL,.D.B., Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, New York, 1997.
GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization , and Machine Learning, Addison , Reading, 1989.
MICHALEVICZ, Z., Genetic Algorithms+ Data Structures= Evolution Programs, Springer, Berlin, 1992.
DUMITRESCU, D., Evolutionary Optimization, to appear.	
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