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Técnicas de busca heurística (2019/1)

There ain't no such thing as a free lunch.

:!: Bem-vindo.

Informações gerais

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.

Resultados

Notícias

  • Primeiro dia de aula: 11 de março.

Materiais

Aulas

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.

Avaliação

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).

Ferramentas

Bibliografia

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