MK EN
ФИНКИ

Subject

Network Algorithms and Optimisation

1. Course Title Network Algorithms and Optimisation
Network algorithms and optimisation
2. Code m23_w_036
3. Study Programme —
4. Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) Faculty of Computer Science and Engineering
5. Degree level (first, second, third cycle) Second cycle
6. Academic year / semester 9 / Winter
7. Number of ECTS credits 6
8. Teacher Alexandra Dedinec, Miroslav Mirchev
9. Prerequisites for enrolling in the course —
10. Objectives of the course programme (competences) 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. Course content 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. Learning methods 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. Total available time 6 ECTS x 30 hours = 180 hours
14. Distribution of available time 45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 hours
15. Forms of teaching activities
15.1. Lectures - theoretical instruction 45 hours
15.2. Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork 15 hours
16. Other forms of activities
16.1. Project assignments 50 hours
16.2. Independent assignments 30 hours
16.3. Home study 40 hours
17. Assessment method
17.1. Tests 45 points
17.2. Seminar paper / project (presentation: written and oral) 50 points
17.3. Activities and learning 10 points
17.4. Final exam 0 points
18. Grading criteria (points / grade)
up to 50 points5 (five) (F)
from 51 to 60 points6 (six) (E)
from 61 to 70 points7 (seven) (D)
from 71 to 80 points8 (eight) (C)
from 81 to 90 points9 (nine) (B)
from 91 to 100 points10 (ten) (A)
19. Requirement for obtaining a signature and taking the final exam completed activities
20. Language of instruction Macedonian and English
21. Method for monitoring the quality of teaching NULL
22. Literature
22.1. Required literature
1. Pablo Pavon Marino | Optimization of computer networks - modeling and algorithms | Wiley | 2016
2. Terry L. Friesz and David Bernstein | Foundations of network optimization and games | Springer | 2016
3. Mokhtar S. Bazaraa, John J. Jarvis, Hanif D. | Linear Programming and network flows, 4th edition | Wiley | 2010
4. Srikant, Rayadurgam, and Lei Ying | Communication networks: an optimization, control, and stochastic networks perspective | Cambridge University Press | 2014
5. David P. Williamson | Network Flow Algorithms | Cambridge University Press | 2019
6. Konstantinos Poularakis, Leandros Tassiulas, T .V. Lakshman | Modeling and Optimization in Software-Defined Networks | Morgan&Claypool Publishers | 2021
22.2. Additional literature
No. Author Title Publisher Year
Деканат Dean’s Office Студии Studies Акти Acts Проекти Projects