Disciplina Curricular
Optimização Inteligente OI
Diploma de Estudos Avançados em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - DEAEEC2006
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Fornecer os fundamentos, as bases teóricas e os principais aspectos aplicacionais relacionados com o desenvolvimento de algoritmos robustos para resolver uma gama alargada de problemas de optimização não-convexa.
Programa
1. CONCEITOS BÁSICOS 1.1. Representação da solução, objectivo do problema e função de avaliação 1.2. Vizinhança, óptimo local, e óptimi global 2. MÉTODOS CLÁSSICOS 2.1. Algoritmos baseados em relaxação 2.2. Técnicas de Branch-and-Bound 2.3. Programação Dinâmica e o princípio de optimalidade 2.4. Programação Dinâmica por aproximações sucessivas 2.5. Programação Dinâmica estocástica 3. NOVOS MÉTODOS 3.1. Hill-climber estocástico 3.2. Simulated annealing 3.3. Procura Tabu 4. Algoritmos Evolucionários 4.1. Representação 4.2. Operadores 4.3. Selecção 4.4. Inicialização 4.5. Problemas com restrições 5. MÉTODOS HÍBRIDOS 5.1. Combinar novos métodos 5.2. Combinar novos métodos com métodos clássicos de optimização 6. APLICAÇÕES 6.1. Calendarização de recursos 6.2. Planeamento de redes
Metodologia de avaliação
O alunos são chamados a trabalhar em problemas teóricos assim como em aspectos relacionados com a implementação computacional de algoritmos de optimização escolhidos para resolver problemas do seu interesse. Os alunos são convidados a escrever e apresentar oralmente os resultados do trabalho desenvolvido. A classificação é baseada nos resultados de um exame escrito, avaliação dos algoritmos desenvolvidos e qualidade dos resultados apresentados.