Спецификација предмета за књигу предмета | ||||||
Студијски програм | Саобраћај | |||||
Изборно подручје (модул) | Операциона истраживања у саобраћају | |||||
Врста и ниво студија | Мастер академске студије | |||||
Назив предмета | Меки рачун и примене у саобраћају | |||||
Број ЕСПБ | 6 | Статус предмета (обавезни/изборни) | Обавезни | |||
Услов | Операциона истраживања или Анализа транспортних мрежа | |||||
Циљ предмета |
Циљ предмета је оспособљавање студената за примену метода Вештачке интелигенције на моделирање одлучивања и решавање сложених комбинаторних задатака у саобраћају и транспорту. | |||||
Исход предмета |
Сваки студент ће се оспособити за: квантификовање присутних непрецизности у саобраћајним и транспортним подацима, решавање једнокритеријумских и вишекритеријумских задатака Линеарног програмирања у присуству неизвесности, анализу добијених решења и вршење анализе осетљивости, моделирање резоновања и одлучивања доносиоца одлука у саобраћајним и транспортним системима применом Фази система и Вештачких неуронских мрежа. Најбољи студент ће се оспособити да решава сложене комбинаторне задатке и упореди решења добијена разним метахеуристикама. |
|||||
Садржај предмета | ||||||
Теоријска настава |
Основни појмови Вештачке интелигенције. Фази
приступ решавању оптимизационих задатака у саобраћају и транспорту уз
присуство неизвесности. Основне дефиниције Теорије фази скупова и правила
Фази аритметике. Развој Фази логичких система. Фази линеарно програмирање.
Фази вишекритеријумско програмирање. Примена Генетских алгоритама, Симулираног каљења и Табу претраживања на решавање комбинаторних оптимизационих задатака у саобраћају и транспорту. Примена вештачких неуронских мрежа на решавање оптимизационих задатака у саобраћају и транспорту. Основни елементи вештачких неуронских мрежа. Класификација, разматрање поузданости и стабилности модела. Употреба хеуристичких алгоритама за обучавање |
|||||
Практична настава (вежбе, ДОН, студијски истражива-чки рад) | На вежбама се раде задаци из методских јединица побројаних у оквиру теоријске наставе уз употребу академских верзија софтвера. | |||||
Литература | ||||||
1 | Д. Теодоровић, М.Шелмић, Рачунарска интелигенција у саобраћају, Саобраћајни факултет, Београд (2012) | |||||
2 | Д. Теодоровић, К. Вукадиновић, Traffic Control and Transport Planning: A Fuzzy Sets and Neural Networks Approach. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA (1998). | |||||
3 | Д. Теодоровић, S. Kikuchi, Фази скупови и примене у саобраћају, Саобраћајни факултет, Београд, (1994). | |||||
4 | L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Prentice Hall, Inc, (1994). | |||||
5 | ||||||
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године | ||||||
Предавања | Вежбе | ДОН | Студијски истраживачки рад | Остали часови | ||
3 | 1 | 1 | 1 | 6 | ||
Методе извођења наставе |
предавања ex-катедра, вежбе, семинарски радови. Кроз ДОН студентима ће бити приказани софтвери који се користе као алат за решавање разнородних проблема применом: а) фази логике, б) неуронских мрежа, ц) генетских алгоритама. | |||||
Предиспитне обавезе | поена | Завршни испит | поена | |||
активност у току предавања |
писмени испит | |||||
практична настава | усмени испит | 50 | ||||
колоквијуми | 30 | |||||
семинари | 20 | |||||