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inf05010:2022-1-trabalhos

Trabalhos

Considerações gerais

  • O trabalho é em grupos de dois.
  • Cada grupo pode escolher um problema e uma meta-heurística.
  • Tarefa de todos:
    1. Formular o problema como programa linear ou inteiro
    2. Resolver as instâncias definidas (abaixo) com um solver genérico (p.ex. CPLEX,GLPK,SCIP)
    3. Definir e implementar e meta-heurística escolhida para o problema
    4. Resolver as instâncias definidas com a meta-heurística
    5. Documentar e analisar os experimentos: relatório
    6. Apresentar os resultados: apresentação em aula
  • :!: Submeter uma proposta ate 5 de setembro
    • Conteúdo: Definição dos principais elementos da abordagem (representação de uma solução, solução inicial, vizinhanças, critério de parada, etc.) e a formulação matemática do problema.
    • Encaminhar a proposta para mrpritt@inf.ufrgs.br
    • Cada proposta vai ter um feedback, mas não é avaliada.
  • :!: Entrega do trabalho escrito: 3 de outubro

Passo a passo

  1. Ler a definição dos problemas, selecionar um problema.
  2. Selecionar uma heurística (Aulas 18, 19, 20).
  3. Definir um grupo (até 2 integrantes) e informar por email: grupo formado, problema e heurística selecionada. (Cada combinação problema+heurística é disponível somente uma vez.)
  4. Submeter uma proposta até 5 de setembro.
  5. Entregar o trabalho completo até 3 de outubro.
  6. Apresentar o trabalho numa das aulas 29 ou 30 (a agenda vai ser definida mais próximo das datas de apresentação).

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 relatório com a documentação da solução com resultados e discussão (veja um 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? Mais informações.

Perguntas frequentes (FAQ)

Trabalhos selecionados

No. Trabalho Nome P A R C
1 PCMCDC+ILS Suryalall ✓.
2 PCMCDC+AG Marco ✓.
3 PCMCDC+SA Gustavo, Henrique
4 TTB1+GRASP Bruno
5 RML+GRASP Gabriel, Vitória ✓.
6 RML+SA Hiram, Bibiana ✓.
7 MSRRR+ILS Gabriel Schumacker
8 MSRRR+BT Harold, Vitor ✓.
9 MSRRR+GRASP Gustavo Noll

Status: 10 de outubro.
#Trabalhos definidos: 13/21.

P=Proposta, A=Apresentação, R=Relatório, C=Código. (+x): entregue (com atraso de x dias).

Seleções

RML PCMCDC MSRRR
SA X X
ILS X X
IGA
BT X
AG X
GRASP X X
VNS

RML = Rota de menor “lookahead”
PCMCDC = Problema de múltiplos contêineres
MSRRR = Alocação de servidores

Agenda

Data Hora Apresentação
03/10 10.30 RML+GRASP
10.50 RML+SA
11.10 PCMCDC+ILS
11.30 PCMCDC+AG
11.50 PCMCDC+SA
05/10 10.30 MSRRR+ILS
10.50 MSRRR+GA
11.10 MSRRR+GRASP
11.50 TTB1+GRASP
inf05010/2022-1-trabalhos.txt · Esta página foi modificada pela última vez em: 2022/10/10 08:52 (Edição externa)