Мрежни алгоритми и оптимизација

1.

Наслов на наставниот предмет

Мрежни алгоритми и оптимизација

Network algorithms and optimisation

2.

Код

m23_w_036

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Компјутерски науки, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Интернет технологии и сајбер безбедност,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

ворн. проф. д-р Александра Дединец ворн. проф. д-р Мирослав Мирчев

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

Целта на програмата е студентите да ги изучат мрежните алгоритми и методите за оптимизација во мрежи од различен тип, како и нивната примена на реални проблеми во комуникациски и други типови на комплексни мрежи, како информациски, инфраструктурни, социјални и биолошки мрежи.

11.

Содржина на предметната програма:

Вовед во мрежни алгоритми и оптимизација. Претставување на различни реални проблеми во форма на графови. Проблеми на најкратки патеки, минимална цена и максимален проток. Линеарно програмирање, симплекс метод и дуалност во мрежни проблеми. Нелинеарна мрежна оптимизација, конвексни мрежни проблеми и мрежни проблеми со целобројни ограничувања. Репрезентација и решавање на разни мрежни проблеми како рутирање, распределба на ресурси и тополошки дизајн. Градиент алгоритми во мрежен дизајн. Tехники на декомпозиција. Евристични и метаевристични алгоритми, како еволуциски алгоритми, интелигенција на роеви и.т.н. Оптимизација со примена на граф невронски мрежи. Студии на случај како алгоритми и оптимизација во оптички мрежи, интернет, како и во други реални мрежи: транспортни, енергетски, финансиски, социјални и.т.н.

12.

Методи на учење:

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, практични вежби, тимска работа, пример случаи, поканети предавачи, самостојна изработка на проектна задача и семинарска работа и електронско учење

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

45 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

15 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

50 часови

16.2.

Самостојни задачи

30 часови

16.3.

Домашно учење

40 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

45 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

50 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

реализирани активности

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

NULL

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

22.2.

Дополнителна литература