Rafael Stubs Parpinelli

Disciplinas

CEV - Computação Evolucionária

Carga horária (teórica): 45
Carga horária (prática): 15


Objetivo

Fornecer ao aluno um conhecimento básico, teórico e operacional, das técnicas de computação evolucionária mais comuns. Espera-se que, após o curso, o aluno esteja capacitado para a leitura e entendimento de aplicações relacionadas à computação evolucionária e que seja, ele mesmo, capaz de fazer pequenas aplicações. As aplicações apresentadas terão como objetivo ilustrar as técnicas, conceitos e aspectos importantes para a prática.


Ementa

Introdução à Computação Evolucionária (CE): comparação de paradigmas, histórico e métodos de otimização. Fundamentos teóricos e tópicos avançados de Algoritmos Genéticos. Estudo de aplicações de Algoritmos Genéticos. Tópicos avançados em Computação Evolucionária: Otimização por Colônias de Formigas (Ant Colony Optimization) e Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization).


Programa


Bibliografia

1. Goldberg, D.E.,Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Reading: Addison-Wesley, 1989.

2. Mitchell, M., An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge: MIT Press, 1996.

3. Koza, J.R., Genetic Programming: on the programming of computers by means of natural selection. Cambridge: MIT Press, 1992.

4. Bonabeau, E., Dorigo, M., Theraulaz, G., Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Santa Fe Institute Studies on the Sciences of Complexity, Oxford University Press, 1999.

5. Kennedy, J., Eberhart, R. C., Swarm Intelligence. San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers, 2001.


Arquivos

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