1. objasniti temeljne principe heurističkog pretraživanja kao optimizacijske metode za rješavanje kompleksnih problema
2. izračunati kompleksnost problema i algoritama
3. razlikovati egzaktne i heurističke metode, te kada primijeniti koje metoda
4. identificirati potrebu za heuristikama
5. objasniti metodologiju najčešće korištenih heuristika (pohlepni algoritmi, simulirano hlađenje, tabu pretraživanje, evolucijske strategije, kolonija mrava, PSO)
6. objasniti prednosti i nedostatake raznih heurističkih metoda
7. kreirati nove (hibridne) heurističke metode za pojedine probleme primjenom postojećih heurističkih metoda
8. procijeniti kvalitetu rješenja dobivenu heurističkim metodama

Predavanja se provode u dva ciklusa. Prvi ciklus sadrži 7 tjedana predavanja a drugi ciklus 6 tjedana predavanja, s tjednim opterećenjem od 2 sata.

Studenti kroz 2 laboratorijske vježbe samostalno osmišljavaju, implementiraju i testiraju heurističke algoritme za rješavanje zadanih kombinatoričkih problema.

Projekt: osmišljavanje, implementacija i testiranje vlastitih heuristički algoritama za rješavanje zadanog kombinatoričkog problema.

1. Uvod u optimizacije; optimizacijski modeli; kombinatorička optimizacija.
2. Kompleksnost algoritama i problema; kategorizacija optimizacijskih metoda; zašto i kada koristiti heuristike.
3. Egzaktne metode: cjelobrojno programiranje; metoda grananja i granica, dinamičko programiranje.
4. Pohlepni algoritmi. Osnovni koncepti metaheuristika.
5. Lokalno pretraživanje. Postupci pohlepnog nasumičnog prilagodljivog pretraživanja (GRASP)
6. Varijabilno pretraživanje susjedstva. Pretraživanje velikih susjedstva.
7. Tabu pretraga.
8. Međuispit
9. Simulirano kaljenje.
10. Optimizacija kolonijom mrava.
11. Optimizacija rojem čestica. Projektni zadatak: upute.
12. Evolucijski algoritmi.
13. Studijski slučajevi: hibridne i meta heuristike.
14. Prezentacije projekata.
15. Završni ispit