Rozwój metod optymalizacji
Rozwój metod optymalizacji
Obok systemów uczenia maszynowego oraz zagadnień gromadzenia i przetwarzania wiedzy osobny zbiór zagadnień intensywnie rozwijanych na Politechnice Śląskiej stanowią metody optymalizacyjne inspirowane systemami biologicznymi, w tym takie jak algorytmy genetyczne/ewolucyjne, algorytmy rojowe. Algorytmy te są rozwijane w kilku jednostkach, gdzie opracowywane są nowe podejścia, operatory jak również implementacje. Na szczególną uwagę zasługują tutaj:
- Hybrydyzacja algorytmów, czyli łączenie wielu typów algorytmów, w tym również algorytmów bazujących na podejściu lokalnym i globalnym
- Opracowanie nowych operatorów i modyfikacji istniejących w celu zwiększenia skuteczności algorytmu lub też zmniejszenia jego pracochłonności
- Modyfikacja algorytmów w celu uzyskania jak największej skalowalności podczas użycia klastrów i superkomputerów w obliczeniach
- Modyfikacja i opracowywanie algorytmów optymalizacji dla modeli reprezentowanych z użyciem liczb rozmytych i interwałowych
- Opracowywanie metod optymalizacji wielokryterialnej z wykorzystaniem teorii gier
- Badania związane z zastosowaniem metamodeli w optymalizacji inspirowanej biologicznie
Osoby do kontaktu (email: imie.nazwisko@polsl.pl):
- dr hab. inż. Wacław Kuś, prof. PŚ (ORCID)
- dr hab. inż. Witold Beluch, prof. PŚ (ORCID)
- dr hab. inż. Adam Długosz, prof. PŚ (ORCID)
- dr hab. inż. Grzegorz Dziatkiewicz, prof. PŚ (ORCID)
- dr hab. inż. Marek Paruch, prof. PŚ (ORCID)
- dr hab. inż. Sławomir Golak, prof.. PŚ (ORCID)
- dr inż. Waldemar Mucha (ORCID)
