Evoluční algoritmy II

Cvičení v letním semestru probíhá formou referativního semináře. Každý si připraví prezentaci na vybrané téma týkající se (alespoň vzdáleně) evolučních algoritmů.

Představuji si, že na každých cvičeních stihneme čtyři prezentace, měl by tedy každý mít max 20 minut i s případnými dotazy a diskuzí.

Téma referátu si můžete vybrat sami svoje vlastní, případně jedno z témat z následujícího seznamu. Provedení záleží také na vás: buď si vyberete nějaký zajímavý evoluční algoritmus a zkusíte ho naprogramovat a vyzkoušet na nějakém zajímavém problému, nebo si jen najdete nějaké podrobnější informace o vybraném tématu a řeknete nám je. Bylo by dobré, kdyby témata, která se shodují s přednáškou obsahovala něco nového (zajímavou aplikaci, nějaký nový algoritmus, atd.), opakovat přednášku nemá moc smysl.

Požadavky na zápočet

• Během prvního týdne semestru si vybrat téma a napsat ho do sdílené tabulky (odkaz je u rozvrhu v sisu, nebo jste ho dostali mailem) včetně data, do kdy ho zpracujete.
• Po prezentaci nahrajte své slidy (případně jiné poznámky, když slidy nebudete mít), do sdíleného adresáře, který jsem vám posílal, případně je také ve sdílené tabulce.
• Chodit na cvičení, když to bude aspoň trochu možné.
• Můžete prezentaci připravit i ve dvojici, v takovém případě by ale prezentace měla obsahovat i nějakou implementaci a předvedení.

Kalendář cvičení

Vybraná témata a volné termíny jsou ve sdílené tabulce. Odkaz na ní jsem vám posílal 16. 2. 2025 a je také v poznámce k rozvrhu v sisu. Pokud na daný den není plánovaná žádná prezentace, cvičení nejsou.

Seznam témat

Tento seznam v žádném případě není úplný, můžete si vybrat i téma, které v seznamu není, ale myslíte si, že by ostatní mohlo zajímat a zároveň se aspoň trochu týká přirozené nebo umělé evoluce, umělého života nebo dalších příbuzných oborů.

Jako dobrý zdroj témat také mohou sloužit weby konferencí o evolučních algoritmech (GECCO, IEEE CEC), nebo o strojovém učení a AI obecně (ICML, IJCAI, ICLR apod.). U strojového učení hledejte hlavně aplikace EA - typicky v hledání architektur neuronových sítí, nebo automatickém strojovém učení.

Odkazy slouží hlavně pro základní orientaci o co se jedná, rozhodně nestačí jako zdroj pro přípravu prezentace.

Aplikace evolučních algoritmů

• Genetické programování — téma je relativně široké, ale zároveň probírané i na přednášce, je potřeba zvolit něco, o čem Roman nemluví (třeba sémantické GP, lineární GP, cartesian GP, nové aplikace atd.).
• Kreslení grafů — myslí se grafy z diskrétní matematiky. Otázkou je, jak nakreslit graf do roviny tak, aby byl přehledný.
• Koevoluce — jak z hlediska umělé evoluce tak i přirozené.
• Evoluce neuronových sítí — opět široké téma, které je ale také dost probíráno na přednášce (ale třeba o EANT Roman myslím nemluví).
• Rozvrhování — relativně široké téma, možnost srovnání s klasickými metodami. A na přednášce se o něm nemluví.
• Evoluční umění — hudba a obrazy vytvořené umělou evolucí (nebo třeba i tratě do TORCS)

Teorie evolučních algoritmů

• Teoretické výsledky o konvergenci evolučních algoritmů
• Fitness landscapes

Příbuzné obory

• Inteligence hejna — optimalizace inspirovaná chováním živočichů v hejnech
• Kolonie mravenců — prohledávání inspirované mravenci
• Harmony search — prohledávání inspirované improvizací v hudbě
• Artificial immune systems — systémy inspirované fungováním imunitního systému
• Estimation of distribution algorithms — algoritmy generující nové jedince na základě odhadu pravděpodobnostní distribuce
• Evoluční teorie — klidně i dlouhá a stará historie, Lamarckismus, Baldwinismus, Darwinismus. Ale je možné mluvit i o jiných evolucích — sociokulturní, technologická.
• Umělý život — lze mluvit jak o softwarovém, tak o hardwarovém umělém životě.

Knihy o evoluci

• Richard Dawkins — Sobecký gen — kniha o teorii sobeckého genu
• Jaroslav Flégr — Zamrzlá evoluce (anglická verze v pdf) — teorie zamrzlé evoluce — o tom, jak úzká hrdla umožňují evoluci

• Matt Ridley — Červená královna — o sexualitě a sexuální selekci