У результаті вивчення модуля студент повинен:
- мати уявлення про різні напрямки і історію розвитку в області еволюційних обчислень; про сучасні підходи до рішенню інтелектуальних задач; про основи еволюційних обчислень, генетичні алгоритми і нечітку логіку.
- знати різновидність еволюційних обчислень і генетичних алгоритмів.
- вміти розробляти і програмувати системи, для рішення оптимізаційних задач за допомогою генетичних алгоритмів.

- пререквізит: Теорія алгоритмів
- кореквізити: Системи штучного інтелекту

Нечітка логіка. Нечіткі множини. Нечіткі відповідності. Основи генетичного пошуку. Параметри генетичних алгоритмів. Теорія шим. Паралельні генетичні алгоритми. Генетичне програмування . Еволюційні стратегії

• Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / [Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А.] – Харьков: ОСНОВА, 1997. – 112 с.
• Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. – М.: Физматлит, 2003. – 432 с.
• Курейчик В. М. Генетические алгоритмы / Курейчик В. М. – Таганрог.:ТРТУ, 1998, 239 с.
• Рутковская Д., Пилинський М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 452 с.: ил.
• Скобцов Ю. О. Основы эволюционных вычислений / Скобцов Ю. О. - ДонНТУ, 2008. – 326 с.

Поточний контроль (30%): лабораторні роботи і контрольні роботи
Підсумковий контроль (70%, екзамен): тестування.