Marcus Ritt

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====== Trabalhos ======

===== Considerações gerais =====

  * O trabalho é em grupos de dois.
  * Cada grupo escolhe **um problema** e **uma meta-heurística**.
  * Tarefa de todos:
      - Formular o problema como programa linear ou inteiro
      - Resolver as instâncias definidas (abaixo) com um solver genérico (p.ex. CPLEX,GLPK,SCIP)
      - Definir e implementar e meta-heurística escolhida para o problema
      - Resolver as instâncias definidas com a meta-heurística
      - Documentar e analisar os experimentos: **relatório**
      - Apresentar os resultados: **apresentação em aula**

  * :!: **Apresentar uma proposta ate 18 de novembro**.
    * Conteúdo: Definição dos principais elementos da abordagem (representação de uma solução, solução inicial, vizinhanças, critério de parada, etc.) e a formulação matemática do problema.
  * **Prazos** Entrega do trabalho escrito: 5 de dezembro.

===== Problemas =====

{{T20162.pdf|Definição dos problemas}}

===== Meta-heurísticas =====

  * Simulated annealing (SA)
  * Busca local iterada / Busca gulosa iterada (ILS)
  * Busca Tabu (BT)
  * Algorítmo genético/memético (GA)
  * GRASP

===== Convenções da implementação =====

  * Todas implementações devem aceitar uma instância no formato do problema na entrada padrão (stdin) e imprimir a melhor solução encontrada na saída padrão (stdout).
  * Os principais parâmetros do método devem ser definíveis pela linha de comando.
  * O primeiro parâmetro da linha de comando é o nome de um arquivo para gravar a melhor solução encontrada.

===== Documentação e critérios de avaliação =====

O objetivo do trabalho é conhecer uma meta-heurística profundamente e ganhar experiência prática para aplicar-la em novos problemas. A avaliação reflete esse objetivo.

  * Entendimento do método\\
    Definição e justificativa da abordagem ao problema. Todas escolhas feitas para aplicar a meta-heuristica para o problema em questão devem ser claramente relatadas. Isso inclui a representação do problema, a função objetivo, a geração da solução inicial, a vizinhança e a estratégia de escolha em caso de buscas locais, os operadores (crossover,mutação) em caso de algoritmos genéticos, outros parâmetros do métodos (temperatura,lista tabu e tenure,...), critério de terminação. (Essa lista não é exaustiva.)
  * Avaliação experimental\\
    Reprodutibilidade: Documentação das instâncias, tempo de execução, parâmetros, número de experimentos, semente do gerador randômico, etc. Método de escolha de parâmetros. Discussão e conclusões. Em particular: para métodos estocásticos os valores apresentados devem ser médias de pelo menos 5 replicações de cada experimento com sementes diferentes. 
  * Implementação\\
    Critérios básicas da eng. de SW: documentação, legibilidade, etc.

O trabalho consiste em:
  * Um [[:relatorio|relatório]] com a documentação da solução com resultados e discussão (veja um {{sa-r.pdf|exemplo}}).
    * Elementos obrigatórios: Introdução, Formulação, Descrição da solução, Resultados obtidos com análise, Conclusão e Bibliografia.
    * Nos resultados computacionais, uma tabela informando, para cada instância: valor da solução inicial (SI), valor da solução final (SF), desvio percentual da solução final em relação à inicial calculado como 100*(SI-SF)/SI, desvio percentual da SF em relação à solução ótima, tempo computacional da metaheurística, tempo computacional da resolução via solver.
  * Uma implementação (linguagem arbitrário desde seja padrão sem uso de bibliotecas proprietárias e pode ser compilado e executado usando somente software livre).
  * Uma apresentação em aula. Como apresentar? [[http://lmgtfy.com/?q=como+apresentar+bem+um+artigo+cientifico|Mais informações.]]



**[[trabalho-faq|Perguntas frequentes (FAQ)]]**
===== Grupos e trabalhos selecionados =====

^ No. ^ Trabalho ^ Nome ^ P ^ A ^ R ^ C ^
|   1 |  SA+MPCS     | Günter, Felipe        | <html>&#x2713;</html>.     | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   2 |  ILS+MPCS    | Cássio, Edner         | <html>&#x2713;</html>(+6). | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   3 |  GRASP+BG    | Jõao Fernando, Mário  | <html>&#x2713;</html>.     | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   4 |  GRASP+MPCS  | Diego, Gabriel        | <html>&#x2713;</html>.     | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   5 |  BT+BG       | Gabriella, Bharbara   | <html>&#x2713;</html>.     | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   6 |  AG+BG       | Lucas, João           | <html>&#x2713;</html>(+5). | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   7 |  SA+BG       | Marcelo               | <html>&#x2713;</html>.     | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   8 |  GRASP+MAED  | Raphael,Gabriel       | <html>&#x2713;</html>(+2). |                       | <html>&#x2713;</html> | <html>&#x2713;</html> |
|   9 |  ILS+BG      | Dieu, Alisson         | | | | |

Status: 8 de dezembro.\\
#Trabalhos definidos: 17/21.

P=Proposta, A=Apresentação, R=Relatorio, C=Codigo. <html>&#x2713;</html> (+x): entregue (com atraso de x dias).

==== Seleções ====

^       ^MPCS ^ BG  ^MAED ^
| SA    |  X  |  X  |     |
| ILS   |  X  |  X  |     |
| BT    |     |  X  |     |
| AG    |     |  X  |     |
| GRASP |  X  |  X  |  X  |

MPCS = Menor partição comum de strings

BG = Bi-particionamento de grafos

MAED = Menor árvore enraizada direcionada


===== Agenda =====


^ Data ^ Hora ^ Apresentação ^
| 05/12 |  8.30 |  GRASP+BG  |
| 05/12 |  8.50 |  ILS+BG  |
| 05/12 |  9.10 |  AG+BG  |
| 05/12 |  9.30 |  SA+BG  |
| 05/12 |  9.50 |  BT+BG  |
| 07/12 |  8.30 |  SA+MPCS  |
| 07/12 |  8.50 |  GRASP+MPCS  |
| 07/12 |  9.10 |  ILS+MPCS  |
| 07/12 |  9.30 |  GRASP+MAED  |
| 07/12 |  9.50 |  |
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