Nome da Atividade
SISTEMAS EVOLUTIVOS
CÓDIGO
1118110
Carga Horária
68 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Unidade responsável
CRÉDITOS
4
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
4
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%

Ementa

Sistemas Evolutivos. Estudo de heurísticas construtivas e de refinamento. Estudo das principais Meta-Heurísticas como Simulated Annealing, Busca Tabu, GRASP, Colônia de Formigas, Algoritmos Genéticos, Autômatos Celulares e DNA Computing. Aplicação destas metodologias de algoritmos evolucionários na resolução de problemas computacionais complexos.

Objetivos

Objetivo Geral:

Apresentar aos estudantes os principais conceitos relacionados com a área de computação evolucionária e seus algoritmos, buscando complementar a formação na área de Inteligência Artificial

Conteúdo Programático

1. Heurísticas
1.1. Heurísticas Construtivas
1.2. Heurísticas de Refinamento
2. Meta-heurísticas
2.1. Multi-Start
2.2. Simulated Annealing
2.3. Busca Tabu
2.4. Greedy Algorithms
2.5. Busca Local Iterada
2.6. Otimização por Formigas
3. Algoritmos Genéticos
3.1. Background Biológico
3.2. AG Canônico
3.3. Teoria dos AGs
3.4. Operadores
3.5. População
3.6. Avaliação
3.7. Seleção
3.8. Representação
3.9. Estratégias Evolucionárias
3.10. Programação Genética
3.11. Restrições e Multiobjetivos
3.12. Paralelismo
4. Algoritmos Culturais
5. Autômatos Celulares
6. Computação com DNA

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • David E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, 1989.
  • Gh. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa. DNA Computing: New Computing Paradigms. Springer, 1998.
  • Ricardo Linden. Algoritmos Genéticos: Uma Importante Ferramenta da Inteligência Computacional. Brasport, 2006.
  • Stephen Wolfram. Cellular Automata and Complexity. Addison-Wesley, 1994.

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