SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Tipo de Disciplina:
Forma de Participação:
Unidade Responsável:	COORDENAÇÃO DE CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA DA COMPUTAÇÃO (11.45.08)
Código:	PCO117
Nome:	INTRODUÇÃO A META HEURÍSTICA
Carga Horária Teórica:	60 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	• Conceitos comuns para Meta-heurísticas • Meta-heurísticas baseadas em solução única: o Busca local o Simulated Annealing o Busca Tabu o Pesquisa local Iterada o Pesquisa de vizinhança variável o Pesquisa local guiada • Meta-heurísticas baseadas em população: o Algoritmos evolucionários o Colônia de formigas o Otimização por enxame de partículas (PSO) • Redes Neurais. • E outras
Referências:	Luke, Sean. Essentials of metaheuristics. 2 ed. Raleigh: Lulu, 2013. Available for free at http://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/ TALBI, El-Ghazali. Metaheuristics: from design to implementation. John Wiley & Sons, 2009. HILLIER, Frederick S; LIEBERMAN, Gerald J. Introdução à pesquisa operacional. 9 ed. Porto Alegre: McGraw-Hill, 2013. xxii, 1005. ISBN: 9780073376299, 0073376299, 9788580551181. Russell, S. J.; Norving, P.. Inteligência Artificial. 2. Elsevier. 2004 LUGER, George. Inteligência Artificial. 6. Pearson. 2014 SIMON, Dan. Evolutionary Optimization Algorithms. 1. Wiley. 2013

<< Voltar