Evolutionary Computation and its Applications

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Evolutionary Computation and its Applications

Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"

Instructeur : Bo Liu

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

31 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

8 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Learn working principles of evolutionary algorithms (an AI branch for optimization) and their application in science and engineering.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Engineering Analysis
Catégorie : Engineering Calculations
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Engineering
Catégorie : Engineering Practices

Détails à connaître

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"

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Il y a 3 modules dans ce cours

One of the most important applications of AI in engineering is optimization. Optimization is almost needed everywhere in science and engineering. Compared with traditional mathematical optimization techniques, evolutionary computation, which is a branch of AI, is attracting much attention. After taking this course, students will be able to understand how evolutionary computation works and fluently use AI-based optimization techniques to solve engineering optimization problems via MATLAB. This course introduces fundamental concepts in optimization and the working principles of genetic algorithm and particle swarm optimization in a comprehensive and understandable way. Case studies from real-world engineering are provided, making sure students have the ability to apply what they have learned in real practice.

One of the most important applications of AI in science and engineering is optimization. This module introduces fundamental concepts in optimization. After learning this module, students will be able to:

Inclus

12 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion

12 vidéos Total 75 minutes

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations 6 minutes
Module 4 Introduction to Week 4's Study 1 minute
Introduction to Optimization: Concepts and Applications 10 minutes
Introduction to Optimization: Further Applications 6 minutes
Optimization Objectives and Constraints: Objectives and Constraints 6 minutes
Optimization Objectives and Constraints: Multiple Objectives 9 minutes
Global and Local Optimization: Concepts 10 minutes
Formulate Engineering Problems to Optimization Problems: Procedures and A Case Study 11 minutes
Case Studies (1) 4 minutes
Case Studies (2) 7 minutes
Case Studies (3) 3 minutes
Case Studies (4) 1 minute

7 lectures Total 70 minutes

Specialization and Course Structure 10 minutes
Specialization Sample Certificate 10 minutes
Materials about Optimization 10 minutes
Materials about Optimization Objectives and Constraints 10 minutes
Materials about Global and Local Optimization 10 minutes
Materials about Optimization Problem Formulation 10 minutes
Materials about Case Studies 10 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 4 Quiz 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Module 4 Discussion about Evolutionary Computation 10 minutes

This module introduces genetic algorithm (GA), which is a famous optimization method inspired by the intelligence of the evolution process. After learning this module, students will be able to:

Inclus

9 vidéos6 lectures1 devoir1 élément d'application1 sujet de discussion

9 vidéos Total 60 minutes

Module 5 Introduction to Week 5's Study 1 minute
Genetic Algorithm: A First Introduction 7 minutes
Genetic Algorithm: A Demo 8 minutes
Genetic Algorithms: GA Representation, Initialization and Selection 11 minutes
Genetic Algorithms: GA Crossover and Mutation 8 minutes
Genetic Algorithms: GA Stopping Criterion and Summary 6 minutes
Use GA via MATLAB: GA Function 7 minutes
Use GA via MATLAB: Employ the Function 7 minutes
Use GA via MATLAB: Case Studies 6 minutes

6 lectures Total 50 minutes

How to Access MATLAB Online 5 minutes
Materials on Genetic Algorithms 10 minutes
Materials on Genetic Algorithms 10 minutes
Materials on Using Genetic Algorithms 10 minutes
Materials on Case Studies 10 minutes
Objective function for Assignment 5 5 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 5 Quiz 30 minutes

1 élément d'application Total 30 minutes

Module 5 Assignment 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Module 5 Discussion on Genetic Algorithms 10 minutes

This module introduces particle swarm optimization (PSO). Swarm intelligence has attracted much attention in the AI field and PSO is a renowned global optimization algorithm based on swarm intelligence. After learning this module, students will be able to:

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir1 élément d'application

7 vidéos Total 43 minutes

Module 6 Introduction to Week 6's Study 1 minute
Particle Swarm Optimization: A First Introduction 7 minutes
Particle Swarm Optimization: Operators 7 minutes
Particle Swarm Optimization: Workflow Demo 12 minutes
Use PSO via MATLAB: PSO Function 7 minutes
Use PSO via MATLAB: Employ the Function 4 minutes
Use PSO via MATLAB: Case Studies 6 minutes

4 lectures Total 35 minutes

Materials on Particle Swarm Optimization 10 minutes
Materials on Using Particle Swarm Optimization 10 minutes
Materials on Using Particle Swarm Optimization 10 minutes
Objective function for Assignment 6 5 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 6 Quiz 30 minutes

1 élément d'application Total 30 minutes

Module 6 Assignment 30 minutes

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Instructeur

Bo Liu

University of Glasgow

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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Avis des étudiants

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Révisé le 23 nov. 2025

Thanks to this course, I can now confidently use MATLAB to solve optimization problems with evolutionary algorithms. Practical skills that immediately paid off!

Révisé le 21 nov. 2025

This course revolutionized my approach to complex optimization problems with practical evolutionary computation techniques.

Révisé le 20 nov. 2025

The course’s comparison of evolutionary algorithms with traditional gradient-based methods highlighted their unique advantages in non-convex and high-dimensional problems.

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