Оптимизационные методы искусственного интеллекта
Факультет вычислительной математики и кибернетики

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.