====== Trabalhos ====== ===== Considerações gerais ===== * O trabalho é individual. * Cada um 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 8 de junho**. * Conteúdo: Definição dos principais elementos da abordagem (representação de uma solução, solução inicial, vizinhanças, critério de parada, etc.) e a formulação matemática do problema. * :!: **Entrega do trabalho escrito: 26 de junho**. * Trabalho: {{tp20171.pdf|Como perder pontos?}} ===== Problemas ===== {{T20181.pdf|Definição dos problemas}} ===== Meta-heurísticas ===== * Simulated annealing (SA) * Busca local iterada / Busca gulosa iterada (ILS) * Busca Tabu (BT) * Algorítmo genético/memético (GA) * GRASP * Variable neighborhood search ===== 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 {{ga-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 ^ A ^ R ^ C ^ | 1 | MDMT+AG | Lucas | ✓ | ✓ | ✓ | | 2 | MDMT+SA | Julia | ✓ | ✓ | ✓ | | 3 | MDMT+GRASP | Gabriel | ✓ | ✓ | ✓ | | 4 | MDMT+ILS | Aline | ✓ | ✓ | ✓ | | 5 | MDMT+IGA | Bruno | | ✓ | ✓ | | 6 | MDMT+BT | Elen | ✓ | ✓ | ✓ | | 7 | GBMV+VNS | William | ✓ | ✓ | ✓ | | 8 | GBMV+AG | Bernardo | ✓ | ✓ | ✓ | | 9 | GBMV+SA | Felipe | ✓ | ✓ | ✓ | | 10 | GBMV+ILS | João | ✓ | ✓ | ✓ | | 11 | CCMB+SA | Leonardo | | | | | 12 | GBMV+GRASP | Rafael | ✓ | ✓ | ✓ | | 13 | GBMV+BT | Guilherme | ✓ | ✓ | ✓ | | 14 | CCMB+GRASP | David | ✓ | ✓ | ✓ | | 15 | MDMT+VNS | Rodrigo | | | | | 16 | GBMV+IGA | Matheus | | | | Status: 8 de junho.\\ #Trabalhos definidos: 16/22. A=Apresentação, R=Relatorio, C=Codigo. ✓ (+x): entregue (com atraso de x dias). ==== Seleções ==== ^ ^ GBMV ^ MDMT ^ CCMB ^ | SA | X | X | X | | ILS | X | X | | | IGA | X | X | | | BT | X | X | | | AG | X | X | | | GRASP | X | X | X | | VNS | X | X | | GBMV = Grupos balanceados de maior valor MDMT = Maior distância mínima total CCMB = Conjunto conectado maximalmente desbalanceado ===== Agenda ===== ^ Data ^ Hora ^ Apresentação ^ | 26/06 | 8.30 | MDMT+IGA | | 26/06 | 8.42 | {{Aline-MDMT-ILS.pdf|MDMT+ILS}} | | 26/06 | 8.54 | {{Julia-MDMT-SA.pdf|MDMT+SA}} | | 26/06 | 9.06 | {{Lucas-MDMT-AG.pdf|MDMT+AG}} | | 26/06 | 9.18 | {{Gabriel-MDMT-GRASP.pdf|MDMT+GRASP}} | | 26/06 | 9.30 | MDMT+VNS | | 26/06 | 9.42 | {{Rafael-GMBV-GRASP.pdf|GMBV+GRASP}} | | 26/06 | 8.54 | {{Joao-GMBV-ILS.pdf|GMBV+ILS}} | | 28/06 | 8.30 | {{Guilherme-GBMV-BT.pdf|GMBV+BT}} | | 28/06 | 8.42 | {{William-GMBV-VNS.pdf|GMBV+VNS}} | | 28/06 | 8.54 | GMBV+IGA | | 28/06 | 8.54 | {{Felipe-GMBV-SA.pdf|GMBV+SA}} | | 28/06 | 9.06 | CCMB+SA | | 28/06 | 9.18 | {{David-CCMB-GRASP.pdf|CCMB+GRASP}} | | 03/07 | 8.30 | {{Elen-MDMT-BT.pdf|MDMT+BT}} | | 03/07 | 8.42 | {{Bernardo-GBMV-AG.pdf|GMBV+AG}} |