Meki račun i primene u saobraćaju

Cilj predmeta

Cilj predmeta je osposobljavanje studenata za primenu metoda Veštačke inteligencije na modeliranje odlučivanja i rešavanje složenih kombinatornih zadataka u saobraćaju i transportu.

Ishod predmeta

Svaki student će se osposobiti za:

• kvantifikovanje prisutnih nepreciznosti u saobraćajnim i transportnim podacima,
• rešavanje jednokriterijumskih i višekriterijumskih zadataka Linearnog programiranja u prisustvu neizvesnosti,
• analizu dobijenih rešenja i vršenje analize osetljivosti,
• modeliranje rezonovanja i odlučivanja donosioca odluka u saobraćajnim i transportnim sistemima primenom Fazi sistema i Veštačkih neuronskih mreža.

Najbolji student će se osposobiti da rešava složene kombinatorne zadatke i uporedi rešenja dobijena raznim metaheuristikama.

Sadržaj predmeta

Teorijska nastava:

Osnovni pojmovi Veštačke inteligencije. Fazi pristup rešavanju optimizacionih zadataka u saobraćaju i transportu uz prisustvo neizvesnosti. Osnovne definicije Teorije fazi skupova i pravila Fazi aritmetike. Razvoj Fazi logičkih sistema. Fazi linearno programiranje. Fazi višekriterijumsko programiranje.

Primena Genetskih algoritama, Simuliranog kaljenja i Tabu pretraživanja na rešavanje kombinatornih optimizacionih zadataka u saobraćaju i transportu.

Primena veštačkih neuronskih mreža na rešavanje optimizacionih zadataka u saobraćaju i transportu. Osnovni elementi veštačkih neuronskih mreža. Klasifikacija, razmatranje pouzdanosti i stabilnosti modela. Upotreba heurističkih algoritama za obučavanje mreža.

Praktična nastava:

Na vežbama se rade zadaci iz metodskih jedinica pobrojanih u okviru teorijske nastave uz upotrebu korisničkih softvera.

Literatura

1. L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Prentice Hall, Inc, 1994.
2. C. F. Daganzo, Fundamentals of Transportation and Traffic Operations, Pergamon, 1997.
3. C. R. Reeves (Ed.), Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, Halsted Press, John Wiley & Sons, Inc, 1993.
4. D. Teodorović, Transportne mreže, Saobraćajni fakultet Univerziteta u Beogradu, Beograd, 2007.
5. D. Teodorović, S. Kikuchi, Fazi skupovi i primene u saobraćaju, Saobraćajni fakultet, Beograd, 1994.
6. D. Teodorović, K. Vukadinović, Traffic Control and Transport Planning: A Fuzzy Sets and Neural Networks Approach. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1998.

Broj časova aktivne nastave

Ostali časovi

Predavanja:

3

Vežbe:

2

Drugi oblici nastave:

0

Studijski istraživački rad:

0

7

Metode izvođenja nastave

predavanja ex-katedra, vežbe

Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)

Predispitne obaveze

Poena:

Završni ispit

Poena:

aktivnost u toku nastave

10

pismeni ispit

seminarski radovi

usmeni ispit

30

kolokvijumi

50

domaći zadaci

10

prezentacija projekta