Índice
-
- INF 5010: Otimização combinatória
- INF 5016: Algoritmos avançados
- INF 5023: Técnicas de busca heurística.
Esta é uma versão antiga do documento!
There ain't no such thing as a free lunch.
Bem-vindo.
Carga horária: 60 h (em 30 aulas de 2h)
Créditos: 4
Súmula: Introduction to heuristic and meta-heuristic search methods: design, calibration, evaluation, and comparison. Case studies of applications of heuristic search methods.
Turma: U.
Horário/Sala: Seg/Qua 13.30, sala 109, prédio 43425 (73).
Consultas: Seg/Qua 15.30, sala 216, prédio 43425 (73).
Súmula: Na página do PPGC.
No. | Data | Tópicos | Notas pág. | Exercícios | Soluções | Leitura |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 11/03 | Administrativa, Definições, Almoços de graça, representação e transformação. | 7-15 | R3.4.4,4.2 | ||
2 | 13/03 | Busca local: Vizinhanças. | 15-25 | |||
3 | 18/03 | Busca local monótona: Vizinhanças e exemplos. | 15-25 | |||
4 | 20/03 | Busca local monótona: Segue os vencedores. Complexidade. | 25-29 | M5.2 | ||
5 | 25/03 | Busca local não-monótona: Simulated Annealing e aceitação por limite. | 29-33 | M5.3 | ||
6 | 27/03 | Busca local não-monótona: Busca Tabu, otimização extremal, busca local guidada | 33-37 | R5.1 | ||
7 | 01/04 | Busca local não-monótona: Métodos iterados, vizinhanças múltiplas e grandes. | 37-43 | E1 | R5.1 | |
8 | 03/04 | Busca por construção: Matroides, algoritmos gulosos e de prioridade. | 43-48 | |||
9 | 08/04 | Busca por construção: Construção independente: Múltiplos inicios, Bubble search, GRASP. | 48-50 | |||
10 | 10/04 | Busca por construção: Construçao dependente: guloso iterado, squeaky wheel, sistemas de formigas. | 50-53 | |||
11 | 15/04 | Busca por recombinação: Operadores de recombinação genéricos, religamento de caminhos, Probe, scatter search, e GRASP com religamento de caminhos, exemplos. | 53-56 | |||
12 | 17/04 | Busca por recombinação: Algoritmos genéticos e meméticos. | 56-59 | |||
13 | 22/04 | Busca por recombinação: Algoritmos evolucionários, enxames. | 59-65 | |||
14 | 24/04 | Busca por recombinação: Algoritmos de estimação de distribuição. | 65-68 | |||
15 | 29/04 | Metodologia de projeto. | 89-93 | E2 | ||
01/05 | Dia do Trabalhador | |||||
16 | 06/05 | Avaliação experimental: Analise de paisagens de otimização. | 93-96 | |||
17 | 08/05 | Avaliação experimental: Complexidade empírica, distribuição de tempo e qualidade. | 96-99 | |||
18 | 13/05 | Avaliação experimental: Teste de hipóteses. | 99-106 | |||
19 | 15/05 | Avaliação experimental: Projeto de experimentos e escolha de parâmetros. | 106-109 | |||
20 | 20/05 | Tópicos: Hibridização e híper-heurísticas. | 71-75 | |||
21 | 22/05 | Tópicos: Heurísticas paralelas. | 75-88 | |||
22 | 27/05 | Tópicos: Heurísticas multi-objetivos. | 78-82 | |||
23 | 29/05 | Revisão. | ||||
24 | 03/06 | Tópicos: Heurísticas para problems contínuos (a distância). | 82-87 | |||
05/06 | Sem aula. | |||||
12/06 | Sem aula. | |||||
25 | 17/06 | Prova | ||||
26 | 19/06 | Tópicos: Demais heurísticas. | ||||
27 | 24/06 | Tópicos: Demais heurísticas. | ||||
28 | 26/06 | Apresentação de trabalhos. | ||||
29 | 01/07 | Apresentação de trabalhos. | ||||
30 | 08/07 | Apresentação de trabalhos. | ||||
15/07 | Prova de recuperação. | |||||
20/07 | Término oficial das aulas. |
R = Rothlauf, M = Michiels.
A nota final é composta pela nota obtida na solução dos exercícios (1/3), a nota do projeto (1/3) e a nota da prova (1/3).