| Código |
14492
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| Ano |
1
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
OT(15H)
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| Área Científica |
Informática
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Tipo de ensino |
Presencial
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Objectivos de Aprendizagem |
A computação evolutiva oferece soluções aproximadas para vários problemas científicos e de engenharia em tempo polinomial. Este curso proporciona uma vasta introdução à investigação em Computação Evolutiva consubstanciada com a exploração de técnicas recentes de otimização, busca e aprendizagem.
Os alunos devem ser capazes de:
- Formular problemas em computação evolutiva.
- Avaliar os pontos fortes e fracos de várias abordagens para computação evolutiva.
- Avaliar e compreender as principais diferenças entre vários modelos de computação evolutiva.
- Aplicar técnicas de computação evolutiva a problemas de otimização, de programação automática, de controle e de modelagem biológica.
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Conteúdos programáticos |
1. Algoritmos Genéticos
2. Programação Genética
3. Estratégias Evolutivas
4. Programação Evolutiva
5. Técnicas híbridas de otimização
6. Linhas de investigação
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Discussão oral dos principais temas em sala de aula. Os alunos irão implementar algumas das técnicas estudadas e analisar os resultados em aplicações concretas. Os alunos irão apresentar alguns dos avanços mais recentes no campo da Computação Evolutiva. As componentes sujeitas a avaliação são as seguintes: Demonstração de conhecimentos e proficiência na realização de procedimentos práticos, bem como a devida aferição das capacidades de discussão.
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Bibliografia principal |
Principal:
Artigos de investigação indicados pelo docente.
Introduction to Evolutionary Computing, Eiben and Smith. Springer-Verlag, New York, 2003.
Evolutionary computation: a unified approach, Kenneth A. De Jong, MIT Press, 2006.
Secundária:
Evolutionary Computation for Modeling and Optimization, Daniel Ashlock, Springer Verlag, 2006.
Handbook of Evolutionary Computation, Bäck, T., Fogel, D., Michalewicz, Z., Oxford Univ. Press, 1997.
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| Língua |
Português
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