Већина инжењерских проблема од интереса су алгоритамски тешки, у погледу трошења критичних рачунарских ресурса (време, простор, број процесора). У недостатку ефикасних детерминистичких или апроксимативних алгоритама за решавање алгоритамски тешких проблема, адекватно дизајниране и примењене (мета)хеуристике дају прихватљива (субоптимална) решења у прихватљивом времену. Образовни циљ овог курса је да на организован начин и на једном месту да упоредни преглед (мета)хеуристика и soft-computing техника које су широко распрострањене у практичном инжењерском решавању алгоритамски тешких проблема.

- Познавање основних (мета)хеуристика и soft-computing техника за алгоритамско решавање проблема, - Развијање способности класификације проблема (одређивања алгоритамске тежине проблема, свођења проблема на постојеће проблеме), - Избор и дизајнирање (мета)хеуристике адекватне решаваном проблему и оцена квалитета добијеног решења, - Оспособљеност за рад са разним програмским библиотекама за коришћење (мета)хеуристика опште и посебне намене.

Врсте алгоритама: детерминистички, апроксимативни, рандомизовани, хеуристички и метахеуристички; зашто и када користити (мета)хеуристике. Традиционални детерминистички методи претраживања. Једноставне хеуристичке методе: типови хеуристика, конструкција хеуристика, хеуристике локалног тражења, хеуристике базиране на локалном тражењу, итеративно локално тражење. Метахеуристике: еволутивно израчунавање (EC), еволутивни алгоритми (EA), еволутивне стратегије (ES), еволутивно програмирање (EP), генетски алгоритми (GA), генетско програмирање (GP), хибридни методи; табу претраживање (TS), симулирано очвршћавање (SA), квантно очвршћавање (QA), оптимизациони алгоритми колонија мрава (Ant Colony Optimization, ACO), алгоритми интелигенције роја (Swarm Intelligence, SI), миметички алгоритми (Memetic Algorithms, MA). Soft-computing: вештачке неуралне мреже (ANN), ћелијске неуралне мреже (CNN), алгоритми базирани на фази логици (FA), хибридни методи (неуро-фази, фази-генетски итд.). Коришћење хеуристика, метахеуристика и soft computing-a у алгоритамском решавању тешких (оптимизационих) инжењерских проблема, као што су линеарно програмирање (LP), целобројно програмирање (IP), 0-1 целобројно програмирање (0-1 IP), нелинеарно програмирање (NLP), проблеми са једним (сингле објецтиве, SO) или више (multi objective, MO) циљева оптимизације.

Предавања; Аудиторне вежбе; Рачунарске вежбе; Лабораторијске вежбе; Консултације.