Inteligência Computacional para Otimização

Objectivos

No requirement

Caracterização geral

Código

200142

Créditos

7.5

Professor responsável

Mauro Castelli

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

- Motivations of the course- Optimization Problems
- Fitness Landscapes
- Hill Climbing
- Simulated Annealing
- Hints to Tabu Search
- Genetic Algorithms
- Advanced Genetic Algorithms methods
- Hints to Particle Swarm Optimization
- Genetic Programming

Bibliografia

Aarts, Emile, ; Korst, Jan (1989). Simulated annealing and Boltzmann machines: a stochastic approach to combinatorial optimization and neural computing. Chichester : Wiley, 1989. xii, 272 p. . ISBN 0-471-92146-7

Goldberg, David, - Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Boston : Addison-Wesley, 1989. xiii, 412 p. . ISBN 978-0-201-15767-3

Método de ensino

First epoch: weighted average between an intermediate test and a project.

Second epoch: weighted average between a final exam and a project (the same of the first epoch).

Método de avaliação

English

Conteúdo

(White)board and slides for theoretical classes, projection of a programming environment for software development in the practical classes.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: