Ferramentas de Utilizador

Ferramentas de Site


inf05010:2023-1-trabalhos

Trabalhos

Considerações gerais

  • O trabalho é em grupos até 2.
  • Cada um pode escolher um problema e uma meta-heurística.
  • Tarefas:
    1. Formular o problema como programa linear ou inteiro.
    2. Resolver as instâncias definidas (mais informações abaixo) com um solver genérico (p.ex. CPLEX,GLPK,SCIP).
    3. Definir e implementar a meta-heurística escolhida para o problema.
    4. Resolver as instâncias definidas com a meta-heurística.
    5. Documentar e analisar os experimentos num relatório.
    6. Apresentar os resultados em aula.
  • :!: Submeter uma proposta ate 7 de agosto
    • 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 marcus.ritt@inf.ufrgs.br
    • Cada proposta vai ter um feedback, mas não é avaliada.
  • :!: Entrega do trabalho escrito: 21 de agosto

Passo a passo

  1. Ler a definição dos problemas, selecionar um problema.
  2. Selecionar uma heurística (Aulas 18-20).
  3. Informar sobre a seleção por email: integrantes, problema e heurística selecionada. (Cada combinação problema+heurística é disponível somente uma vez.)
  4. Submeter uma proposta até 7 de agosto.
  5. Entregar o trabalho completo até 21 de agosto.
  6. Apresentar o trabalho numa das aulas 21 ou 23 de agosto (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, dados experimentais, 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 GRASP+ADM Arthur, João Braun ✓(+1)
2 GRASP+CMB Izaias, Pedro ✓.
3 SA+ADM Pedro Colle, Vinícius ✓.(+3)
4 SA+CMB Eduardo Faé ✓.(+1)
5 AG+PPUE Bruno, Erick ✓.
6 BT+ADM Luiggi ✓.
7 GRASP+PPUE Rodrigo ✓.
8 ILS+ADM Lucas H. ✓(+17)
9 ILS+PPUE Flávio, Natanael ✓(+2).
10 ILS+CMB Eduardo Duarte ✓.
11 BT+CMB Matheus ×

Status: 24 de agosto.
#Trabalhos definidos: 16.

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

Seleções

PPUE CMB ADM
SA X X
ILS X X X
IGA
BT X X
AG X
GRASP X X X
VNS

PPUE = Planejamento para uma escola
CMB = Coloaração mais balanceada
ADM = Agendamento com distâncias mínimas

Agenda

Data Hora Apresentação
21/08 10.30 SA+ADM
10.50 AG+PPUE
11.10 SA+CMB
11.30 ILS+CMB
11.50
23/08 10.30 GRASP+ADM
10.50 GRASP+PPUE
11.10 GRASP+CMB
11.30 ILS+ADM
11.50 ILS+PPUE
11.50 BT+ADM
inf05010/2023-1-trabalhos.txt · Esta página foi modificada pela última vez em: 2023/08/24 11:35 (Edição externa)