5 ECTS credits
125 u studietijd

Aanbieding 1 met studiegidsnummer 4014866FNR voor alle studenten in het 2e semester met een gespecialiseerd master niveau.

Semester
2e semester
Inschrijving onder examencontract
Niet mogelijk
Beoordelingsvoet
Beoordeling (0 tot 20)
2e zittijd mogelijk
Ja
Onderwijstaal
Engels
Onder samenwerkingsakkoord
Onder uitwisselingsakkoord mbt studiedelen
Faculteit
Faculteit Wetenschappen en Bio-ingenieurswetensch.
Verantwoordelijke vakgroep
Computerwetenschappen
Externe partnerinstelling(en)
Université libre de Bruxelles
Onderwijsteam
Decaan WE (titularis)
Onderdelen en contacturen
26 contacturen Hoorcollege
13 contacturen Werkcolleges, practica en oefeningen
13 contacturen Zelfstudie en externe werkvormen
Inhoud

Computationally hard problems arise in many relevant application areas of computational intelligence such as computer science, operations research, bioinformatics, and engineering. For many such problems, heuristic search techniques have been established as the most successful methods. In this course I will introduce and discuss heuristic optimization techniques with a main focus on stochastic local search techniques, which are the most relevant heuristic techniques. The course will illustrate the application principles of these algorithms using a number of example applications ranging from rather simple problems of more academic interest to more complex problems from real applications. A significant focus in the course will be also on relevant techniques for the empirical evaluation of heuristic optimization algorithms and the issues that arise in their development. Hands-on experience with these algorithmic techniques will be gained in accompanying practical exercises.

Bijkomende info

ULB Course

Leerresultaten

Algemene competenties

The main objective is to give students theoretical and practical knowledge of how to tackle effectively difficult optimization problems with heuristic techniques, in particular, stochastic local search methods. In more detail, the goals are

-Learn about heuristic optimization techniques

-Learn how these can be used to tackle combinatorial optimization problems

-Learn how to analyze heuristic algorithms empirically.

-Obtain hands-on experience with the implementation and the application of heuristic techniques.

Beoordelingsinformatie

De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Mondeling bepaalt 100% van het eindcijfer

Binnen de categorie Examen Mondeling dient men volgende opdrachten af te werken:

  • oral examination met een wegingsfactor 1 en aldus 100% van het totale eindcijfer.

Aanvullende info mbt evaluatie

Oral examination

Toegestane onvoldoende
Kijk in het aanvullend OER van je faculteit na of een toegestane onvoldoende mogelijk is voor dit opleidingsonderdeel.

Academische context

Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Artificiële Intelligentie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Multimedia
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Software Languages and Software Engineering
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Data Management en Analytics
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Artificial Intelligence (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Multimedia (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Software Languages and Software Engineering (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Data Management and Analytics (enkel aangeboden in het Engels)
Educatieve master in de wetenschappen en technologie: computerwetenschappen (120 ECTS, Etterbeek)