Disciplinas ofertadas
A tabela a seguir lista todas as disciplinas em que estão sendo ofertadas vagas aos discentes do Curso de Sistemas de Informação da UFJF no período letivo atual. Os horários e os docentes alocados nas disciplinas podem ser consultados clicando sobre a turma desejada. Cabe destacar que o Curso de Sistemas de Informação da UFJF é ofertado no turno noturno, com aulas majoritariamente de segunda a sexta-feira, das 19h às 23h, conforme sua grade curricular. No entanto, também são disponibilizadas vagas em turmas diurnas, ampliando as opções de escolha e facilitando a montagem das grades horárias pelos alunos.
Plano de Ensino
Disciplina: DCC136 - INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
Horas Aula: 4
Departamento: DEPTO DE CIENCIA DA COMPUTACAO /ICE
Ementa
Conceitos básicos em Inteligência Computacional
Heurísticas construtivas para problemas específicos
Heurísticas clássicas de refinamento
Metaheurísticas
Heurísticas construtivas para problemas específicos
Heurísticas clássicas de refinamento
Metaheurísticas
Conteúdo
1) Conceitos básicos em Inteligência Computacional: Problema e espaço de busca do problema. Algoritmo heurístico. Heurísticas randomizadas.
2) Heurísticas construtivas para problemas específicos: Representação da solução de problemas. Heurísticas construtivas gulosas. Heurísticas construtivas para problemas de escalonamento de tarefas. Heurísticas construtivas para o problema de Steiner em Grafos. Implementação.
3) Heurísticas clássicas de refinamento: Heurísticas k-Optimal. Heurísticas Add-Drop. Implementação.
4) Metaheurísticas: GRASP - Greedy Randomized Adaptive Search Procedure: funcionamento e implementação. Simulated Annealing: funcionamento e implementação. Colônia de Formigas: funcionamento e implementação. ILS: funcionamento e implementação. VNS e VND: funcionamento e implementações. Busca Tabu: funcionamento e implementação.
2) Heurísticas construtivas para problemas específicos: Representação da solução de problemas. Heurísticas construtivas gulosas. Heurísticas construtivas para problemas de escalonamento de tarefas. Heurísticas construtivas para o problema de Steiner em Grafos. Implementação.
3) Heurísticas clássicas de refinamento: Heurísticas k-Optimal. Heurísticas Add-Drop. Implementação.
4) Metaheurísticas: GRASP - Greedy Randomized Adaptive Search Procedure: funcionamento e implementação. Simulated Annealing: funcionamento e implementação. Colônia de Formigas: funcionamento e implementação. ILS: funcionamento e implementação. VNS e VND: funcionamento e implementações. Busca Tabu: funcionamento e implementação.
Bibliografia
- TALBI, E-G. Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley. 2009
- GENDREAU, M., POTVIN, J-Y.. Handbook of Metaheuristics, Springer, 2010
- MICHALEWICZ, Zbigniew; FOGEL, David B. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer, 2004.
- GENDREAU, M., POTVIN, J-Y.. Handbook of Metaheuristics, Springer, 2010
- MICHALEWICZ, Zbigniew; FOGEL, David B. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer, 2004.
Bibliografia(continuação)
Não informado
Bibliografia complementar
- PHAM, D.T.; KARABOGA, D. Intelligent Optimisation Techniques: Genetic Algorithms, Tabu Search, Simulated Annealing and Neural Networks. Springer, 2000.
- MICHALEWICZ, Zbigniew. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer, 3rd ed, 1999.
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Otimização
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Pesquisa Operacional
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Metaheurísticas
- MICHALEWICZ, Zbigniew. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer, 3rd ed, 1999.
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Otimização
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Pesquisa Operacional
- Artigos diversos de conferências e periódicos das áreas de Metaheurísticas