การหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบศึกษาสำนึก
4(4-0-12)
วิชาบังคับก่อน : ไม่มี
วิชานี้มุ่งศึกษาเทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบศึกษาสำนึกโดยสังเขป เนื้อหาวิชาครอบคลุมเกี่ยวกับ บทนำการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบศึกษาสำนึก ซีมูเล็ทเต็ดแอนนิลลิง การคำนวณแบบวิวัฒนาการขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม กลยุทธ์แบบวิวัฒนาการ การค้นหาแบบทาบู การจัดการกับเงื่อนไข วิธีการไฮบริด การตรวจสอบความถูกต้องและการเปรียบเทียบผลลัพธ์
เค้าโครงรายวิชา
- บทนำการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบศึกษาสำนึก (2 ชม.)
- ซีมูเล็ทเต็ดแอนนิลลิง (6 ชม.)
- การคำนวณแบบวิวัฒนาการ (6 ชม.)
- ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (6 ชม.)
- กลยุทธ์แบบวิวัฒนาการ (6 ชม.)
- การค้นหาแบบทาบู (6 ชม.)
- การจัดการกับเงื่อนไข (6 ชม.)
- วิธีการไฮบริด (6 ชม.)
- การตรวจสอบความถูกต้องและการเปรียบเทียบผลลัพธ์ (4 ชม.)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
- ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้เทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบศึกษาสำนึก เช่น ซีมูเล็ทเต็ดแอนนิลลิง การคำนวณแบบวิวัฒนาการ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม กลยุทธ์แบบวิวัฒนาการ การค้นหาแบบทาบู และวิธีการไฮบริด เพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรมโทรคมนาคมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ผู้เรียนสามารถจัดการกับเงื่อนไข ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ และเปรียบเทียบค่าที่เหมาะสมที่สุดที่ได้จากการวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง
Heuristic Optimization
Prerequisite : None
This course aims at studying an overview of heuristic optimization techniques. Topics include introduction to heuristic optimization; simulated annealing; evolutionary computation; genetic algorithms; evolutionary strategies; Tabu search; constraint handling; hybrid methods; validation and comparison of results.
Course Outline
- Introduction to heuristic optimization. (2 hr.)
- Simulated annealing. (6 hr.)
- Evolutionary computation. (6 hr.)
- Genetic algorithms. (6 hr.)
- Evolutionary strategies. (6 hr.)
- Tabu search. (6 hr.)
- Constraint handling. (6 hr.)
- Hybrid methods. (6 hr.)
- Validation and comparison of results. (4 hr.)
Learning Outcomes
- Apply optimization techniques, such as simulated annealing, evolutionary computation, genetic algorithms, evolutionary strategies, tabu search, and hybrid methods, to effectively
solve telecommunication engineering problems.
- Handle constraints, validate results, and compare optimal solutions obtained from their analysis accurately.
