Subject

Биолошки инспирирано пресметување

Course Title

Биолошки инспирирано пресметување
Biologically inspired computing

Code

F23L3S078

Study Programme

—

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

Прв циклус

Academic year / semester

8 / Летен

Number of ECTS credits

Teacher

Илинка Иваноска

Prerequisites for enrolling in the course

Алгоритми и податочни структури или Примена на алгоритми и податочни структури

10.

Objectives of the course programme (competences)

Целта на овој курс е запознавање на студентите со алгоритми кои се инспирирани од феномени кои се појавуваат во природата и примена на истите за решавање на проблеми од оптимизација, дизајн и учење. Фокусот ќе биде поставен врз абстракцијата на алгоритмите од воочените феномени, анализа на нивниот резултат како и нивна споредба. Во текот на курсот ќе се посвети внимание на конкретни примени на споменатите алгоритми. По завршувањето на курсот се очекува студентите да се здобијат со:
- Knowledge of the natural phenomena that inspire the discussed algorithms
- Разбирање за силните и слабите страни на алгоритмите
- Способност за идентификување на соодветноста на алгоритмите и нивна примена во проблеми од оптимизација, дизајн и учење

11.

Course content

Предавања:
1. Вовед во биолошки инспирирано пресметување; Пребарување и оптимизација;
2. Техники за локално пребарување;
3. Генетски алгоритми 1;
4. Генетски алгоритми 2;
5. Генетско програмирање;
6. Интелигенција на јато; Оптимизација со колонија на мравки;
7. Оптимизација на рој честици; Вештачка колонија на пчели;
8. Вештачки имунолошки системи;
9. Невронски мрежи;
10. Само-организирачки невронски мрежи;
11. Задоволување на ограничувања;
12. Останати биолошки инспирирани хевристики;

Вежби:
1. Вовед во биолошки инспирирано пресметување; Пребарување и оптимизација;
2. Техники за локално пребарување;
3. Генетски алгоритми 1;
4. Генетски алгоритми 2;
5. Генетско програмирање;
6. Интелигенција на јато; Оптимизација со колонија на мравки;
7. Оптимизација на рој честици; Вештачка колонија на пчели;
8. Вештачки имунолошки системи;
9. Невронски мрежи;
10. Само-организирачки невронски мрежи;
11. Задоволување на ограничувања;
12. Останати биолошки инспирирани хевристики;

12.

Learning methods

Предавања со користење на презентации, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа.

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	30 hours
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	45 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	15 часови
16.2.	Independent assignments	15 часови
16.3.	Home study	75 часови

17.

Assessment method

17.1.	Tests	10 бодови
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	15 бодови
17.3.	Activities and learning	10 бодови
17.4.	Final exam	70 бодови

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

Реализирани актибвности 15.2 и 16.1

20.

Language of instruction

Macedonian and English

21.

Method for monitoring the quality of teaching

internal evaluation and survey mechanism

22.

Literature

22.1.	Required literature 1. L. N. de Castro \| Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, and Applications \| CRC Press \| 2006 2. D. Floreano and C. Mattiussi \| Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies \| MIT Press \| 2008 3. D. Simon \| Evolutionary Optimization Algorithms \| Wiley \| 2013
22.2.	Additional literature No. Author Title Publisher Year