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Técnicas de busca heurística (2023/1)

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, TBD..
Consultas: A ser combinado.
Súmula: Na página do PPGC e no plano de ensino adaptado.

Resultados

Notícias

  • Primeiro dia de aula: 15 de maio.

Materiais

Aulas

No. Data Tópicos Notas cáp. Exercícios Soluções Leitura Prazos
1 15/05 Administrativa, Definições, Almoços de graça 1.1-1.2 R3.4.4,4.2
2 17/05 Representação e transformação. 1.3-1.5 R4.2
Busca local
3 22/05 Busca local: Vizinhanças e exemplos. 2.1 R4.3.2,ZBB6.1
Busca local monótona
4 24/05 Busca local: Vizinhanças e exemplos. 2.1 R4.3.2,ZBB6.1
5 29/05 Busca local monótona: Exemplos e resultados teóricos. 2.2 L1 S1 M5.2
Busca local não-monótona
6 31/05 Busca local monótona: Exemplos e resultados teóricos. 2.2 M5.2
7 05/06 Simulated Annealing e aceitação por limite. 2.3 M5.3
8 07/06 Busca Tabu, otimização extremal, busca local guidada. 2.3 R5.1
9 12/06 Métodos iterados, vizinhanças múltiplas e grandes. 2.4 R5.1
Busca por construção
10 14/06 Matroides, algoritmos gulosos e de prioridade. 3.1 PS12
11 19/06 Construção independente: Múltiplos inicios, Bubble search, GRASP. 3.2 ZBB5.1
12 21/06 Construção dependente: guloso iterado, squeaky wheel, sistemas de formigas. 3.3 ZBB5.2
Busca por recombinação
13 26/06 Operadores de recombinação, Probe, scatter search, e GRASP com religamento de caminhos. 4, 4.4 R4.3.3, ZBB7.2
14 27/06 Algoritmos genéticos e meméticos, algoritmos evolucionários, enxames. 4.5-4.7 ZBB7.1,R5.2.1
15 03/07 Algoritmos de estimação de distribuição. 4.8 R5.2.2
Metodologia de projeto e avaliação experimental
16 05/07 Metodologia de projeto. 6.1
17 10/07 Analise de paisagens de otimização. 6.2 L2 S2 HS5
18 12/07 Complexidade empírica, distribuição de tempo e qualidade. 6.3 HS4
10 17/07 Estratégias de reinício, Teste de hipóteses. 6.3
20 19/07 Teste de hipóteses. Projeto de experimentos e escolha de parâmetros. 6.3
21 24/07 Configuração automática de algoritmos. 6.3
Tópicos
22 26/07 Híper-heurísticas. Hibridização de heurísticas. 5.1
23 31/07 Hibridização de heurísticas. Heurísticas para problemas contínuos. 5.5
24 02/08 Heurísticas para problemas contínuos. 5.6
25 07/08 Heurísticas para problemas contínuos. 5.6 L3 S3
26 09/08 Aula de revisão
27 14/08 Prova P S
28 16/08 Heurísticas multi-objetivos e paralelas, e para problemas estocásticos. 5.2-5.4
29 21/08 Apresentação de trabalhos.
30 23/08 Apresentação de trabalhos.
Provas de recuperação.
16/09 Término oficial das aulas.

R = Rothlauf, M = Michiels, ZBB = Zäpfl. et al., HS= Hoos & Stützle

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).

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Bibliografia

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