| Спецификација предмета за књигу предмета | ||||||||||
| Студијски програм | Саобраћај | |||||||||
| Изборно подручје (модул) | Водни саобраћај и транспорт (МВД) | |||||||||
| 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, 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). | |||||||||
| 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 |
0 | писмени испит | 0 | |||||||
| практична настава | 0 | усмени испит | 50 | |||||||
| колоквијуми | 30 | |||||||||
| семинари | 20 | |||||||||