Kierunek: Automatyka i Robotyka
Specjalność: Modelowanie układów i procesów (AB3)
Rodzaj studiów i semestr: stacjonarne II st., sem. II
Punkty ECTS: 2
Prowadzący: dr hab. inż. Witold Beluch

Opis przedmiotu

Algorytmy biomimetyczne to takie, dla których inspiracją są zjawiska zachodzące w naturze, w szczególności dotyczące świata zwierząt. Wiele obserwowanych zjawisk i zachowań ma na celu jak najlepsze przystosowywane organizmów żywych do (nieustannie zmieniającego się) środowiska. Procesy ewolucji naturalnej, obserwacje roju ptaków, zachowań mrówek, ławic ryb czy też badania nad układem odpornościowym ssaków doprowadziły do powstania różnorodnych algorytmów, mających szerokie zastosowanie tam, gdzie inne, „klasyczne” metody zawodzą. Dziać się może tak w przypadku, gdy nie jest znana analityczna metoda rozwiązania danego zadania, lub gdy co prawda wiemy, jak zadanie rozwiązać, to jednak koszt (zazwyczaj po prostu czas) takich poszukiwać jest bardzo duży. Przykładem zagadnienia, dla którego koszt obliczeniowy rośnie w sposób wykładniczy, jest zadanie komiwojażera (należące do klasy tzw. problemów NP-trudnych), w którym liczba możliwych rozwiązań dla n miast jest równa (n-1)!/2.

Poszukiwane są zatem algorytmy, które nie dokonują wyczerpującego przeszukiwania przestrzeni rozwiązań a dające zadowalające rozwiązania problemu w rozsądnym czasie. „Ojciec” algorytmów genetycznych i ewolucyjnych Jon Holland (1929-2015) twierdził, iż: „W rozwiązywaniu problemów, w których występuje reprodukcja i konkurowanie o ograniczone zasoby, żywe organizmy stanowią najlepszy wzór, wykazując elastyczność, która powinna zawstydzić najlepsze programy komputerowe”. W ramach przedmiotu przedstawionych będzie szereg algorytmów inspirowanych biologicznie (i nie tylko), które nowoczesnemu inżynierowi mogą posłużyć do rozwiązywania skomplikowanych zagadnień, w tym problemów sterowania i optymalizacji. Przedstawione w ramach wykładu i przetestowane w ramach zajęć laboratoryjnych będą zagadnienia związane z: - algorytmami genetycznymi i ewolucyjnymi (nawiązanie do naturalnej ewolucji); - algorytmami rojowymi (nawiązanie do stadnych zachowań zwierząt);
- algorytmami mrówkowymi (nawiązanie do zdolności tych organizmów do znajdowania najkrótszej drogi do pożywienia);
- sztucznymi systemami immunologicznymi (nawiązanie do ludzkiego systemu odpornościowego)
- sztucznymi sieciami neuronowymi (nawiązanie do działania układu nerwowego człowieka);
- systemami rozmytymi oraz sterownikami rozmytymi i rozmyto-neuronowymi (nawiązanie do ludzkiego sposobu myślenia);
- innymi algorytmami inspirowanymi biologicznie.