MPŠ
MPŠ MP&Scaron MP&Scaron MP&Scaron Avtorji

Mednarodna
podiplomska šola
Jožefa Stefana

Jamova 39
SI-1000 Ljubljana
Slovenija

Tel: (01) 477 31 00
Faks: (01) 477 31 10
E-pošta: info@mps.si

Išči

Opis predmeta

Večkriterijsko optimiranje in načrtovanje

Programi:

Informacijske in komunikacijske tehnologije, 3. stopnja

Sodelavci:

prof. dr. Bogdan Filipič

Cilji:

Cilji predmeta so (a) predstaviti osnove večkriterijske optimizacije in načrtovanja ter matematične koncepte, potrebne za formuliranje in reševanje tovrstnih problemov, (b) predstaviti tradicionalne in populacijske metode večkriterijskega optimiranja, (c) predstaviti metodologijo vrednotenja rezultatov,
(d) prikazati uporabnost metod na primerih uporabe iz prakse.

Študenti, ki bodo uspešno končali ta predmet, bodo obvladali osnove večkriterijskega optimiranja in načrtovanja in bodo usposobljeni za uporabo predstavljene metodologije pri formuliranju in reševanju problemov s tega področja ter vrednotenje rezultatov.

Vsebina:

Uvod:
večkriterijski optimizacijski problemi, dominiranost rešitev in Pareto optimalnost, prednostni in idealni način reševanja problemov večkriterijske optimizacije in načrtovanja

Tradicionalne metode:
utežena vsota kriterijev, prevedba kriterijev v omejitve, metoda epsilon omejitev

Populacijske metode:
evolucijski algoritmi za večkriterijsko optimiranje, algoritem NSGA-II, algoritem DEMO, drugi populacijski algoritmi

Vrednotenje rezultatov:
statistična analiza, hipervolumen, površina dosega, Pareto-skladne mere

Študije primerov:
večkriterijska optimizacija in načrtovanje v znanosti, tehniki in poslovnih sistemih

Temeljna literatura in viri:

Izbrana poglavja iz naslednjih knjig:

• V. Barichard, X. Gandibleux, and v. T'Kindt, Eds. Multiobjective Programming and Goal Programming. Springer, 2009. ISBN 978-3-540-85645-0
• J. Branke, K. Deb, K., Miettinen, and R. Slowinski, Eds. Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches. Springer, 2008. ISBN 978-3-540-88907-6
• A. E. Eiben, and J. E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing, 2nd edition. Springer, 2015. ISBN 978-3-662-44873-1
• C.-K. Goh, and K. C. Tan, Evolutionary Multi-objective Optimization in Uncertain Environments. Springer, 2009. ISBN 978-3-540-95975-5
• L. Wang, A. H. C. Ng, and K. Deb, Kalyanmoy, Eds. Multi-objective Evolutionary Optimisation for Product Design and Manufacturing. Springer, 2011. ISBN978-0-85729-617-7

Izbrane reference nosilca:

• T. Tušar, and B. Filipič. “Visualization of Pareto front approximations in evolutionary multiobjective optimization: A critical review and the prosection method.” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 19, no. 2, pp. 225-245, 2015.
• M. Mlakar, D. Petelin, T. Tušar, and B. Filipič. “GP-DEMO: Differential evolution for multiobjective optimization based on Gaussian process models.” European Journal of Operational Research, vol. 243, no. 2, pp. 347-361, 2015.
• E. Dovgan, M. Javorski, T. Tušar, M. Gams, and B. Filipič. “Discovering driving strategies with a multiobjective optimization algorithm.” Applied Soft Computing, vol. 16, no. 1, pp. 50-62, 2014.
• M. Depolli, R. Trobec, and B. Filipič. “Asynchronous master-slave parallelization of differential evolution for multiobjective optimization.” Evolutionary Computation, vol. 21, no. 2, pp. 261-291, 2013.
• P. Korošec, J. Šilc, and B. Filipič. “The differential ant-stigmergy algorithm.” Information Sciences, vol. 192, no. 1, pp. 82-97, 2012.

Načini preverjanja znanja:

Pisni ali ustni izpit (100%)

Obveznosti študentov:

Naloge, pisni ali ustni izpit

Zunanje povezave: