Programmes d'études
Swarm Intelligence

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INF6805E
Swarm Intelligence
Nombre de crédits :
3 (3 - 1.5 - 4.5)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Génies informatique & logiciel
Préalable(s) :
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
À venir
Description
Introduction to complex systems. Basic concepts of self-organization: positive and negative feedback, symmetry breaking (how random fluctuations create structure), emergence (how simple components can create complex behaviors). Network models: information cascades, epidemics as an information propagation model. Consensus-reaching in multi-agent systems via voting. Examples of self-organized systems from physics, biology, finance. Swarm robotics and swarm algorithms. Decentralized task allocation. Collective motion (flocking, shepherding, milling). Multi-agent consensus and collective decision-making. Optimization by swarm intelligence: ant colony optimization, particle swarm optimization.
Introduction to complex systems. Basic concepts of self-organization: positive and negative feedback, symmetry breaking (how random fluctuations create structure), emergence (how simple components can create complex behaviors). Network models: information cascades, epidemics as an information propagation model. Consensus-reaching in multi-agent systems via voting. Examples of self-organized systems from physics, biology, finance. Swarm robotics and swarm algorithms. Decentralized task allocation. Collective motion (flocking, shepherding, milling). Multi-agent consensus and collective decision-making. Optimization by swarm intelligence: ant colony optimization, particle swarm optimization.
Plan triennal
2022-2023 | 2023-2024 | 2024-2025 | ||||||
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Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été |
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