Matérias de Algoritmos e OtimizaçãoDisciplinas:
Projeto e Análise de Experimentos ComputacionaisDados GeraisNome: Projeto e Análise de Experimentos Computacionais Código: PCC170 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 2 Carga Horária Prática: 2 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaRevisão de Conceitos estatísticos; Experimentos comparativos simples, inferência estatística e teste de hipóteses; Experimentos de fator único, análise de variância, modelos fatoriais; Definição de parâmetros de métodos de otimização; Benchmark computacional; Análise do desempenho de métodos heurísticos; Comparação entre heurísticas ou métodos aleatorizados; Ferramentas computacionais para testes estatísticos. BibliografiasBibliografia básica: BARROS NETO, Benício de; SCARMINIO, Ieda Spacino; BRUNS, Roy Edward. Como fazer experimentos: pesquisa e desenvolvimento na ciência e na indústria. Campinas: UNICAMP 2007. CALEGARE, Álvaro José de Almeida. Introdução ao delineamento de experimentos. São Paulo: Edgard Blcher 2009.
SHESKIN, David J. "Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures", 5th ed., Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2011. BECHHOFER, Robert E; SANTNER, Thomas J.; GOLDSMAN, David Morris. Design and analysis of experiments for statistical selection, screening, and multiple comparisons. New York: Wiley, 1995. MEAD, R. The design of experiments: statistical principles for pratical application. Cambridge: Cambridge University Press, 1988
Computação EvolutivaDados GeraisNome: Computação Evolutiva Código: PCC171 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 4 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaIntrodução à computação evolutiva. Evolução por seleção natural. Conceitos básicos e componentes de algoritmos evolutivos. Algoritmos genéticos. Estratégias evolutivas. Programação evolucionária. Programação genética. Sistemas classificadores. Algoritmos híbridos. Tratamento de restrições. Otimização multiobjetivo com algoritmos evolutivos. BibliografiasA.E. EIBEN, J.E. SMITH Introduction to Evolutionary Computing Springer 2008, 3540401849
Inteligência ComputacionalDados GeraisNome: Inteligência Computacional Código: PCC172 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 4 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaIntrodução e paradigmas da inteligência computacional. Conceitos básicos de redes neurais artificiais. Neurônio artificial. Perceptrons e Perceptrons múltiplas camadas. Treinamento e Generalização de Redes Neurais Artificiais. Conjuntos Nebulosos: Conceitos Básicos e Operações. Lógica Nebulosa. Sistemas Nebulosos Adaptativos. Computação baseada em interações sociais. Inteligência coletiva. Aplicações. BibliografiasA.P. ENGELBRECHT Computational Intelligence: An Introduction, 2, Wiley, 2007, 470035617
Otimização Linear e InteiraDados GeraisNome: Otimização Linear e Inteira Código: PCC174 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 60 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 60 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 72 Carga Horária Semestral (em h.a.): 4 EmentaProgramação linear: métodos simplex primal e dual, dualidade, análise de sensibilidade, geração de colunas, métodos de decomposição de Dantzig-Wolf. Programação inteira: modelagem, métodos de solução: planos de corte, branch-and-bound, enumeração implícita, geração de colunas em Programação Inteira, programação dinâmica. Problemas básicos de otimização em redes: árvore geradora mínima, caminho mínimo, transporte, atribuição, fluxo de custo mínimo e fluxo máximo. BibliografiasL.A. WOLSEY Integer Programming, 1, Wiley-Interscience, 1998. 471283665
Técnicas de Otimização MultiobjetivoDados GeraisNome: Técnicas de Otimização Multiobjetivo Código: PCC175 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 60 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 60 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 72 Carga Horária Semestral (em h.a.): 4 EmentaFundamentos matemáticos. Conceitos básicos de otimização não-linear. Condições de otimalidade. Métodos de minimização irrestrita e restrita. Funcionais-objetivo e vetores de objetivos. Conjuntos ordenados. Soluções de Pareto: caracterização analítica. Geração de soluções de Pareto. Indicação de preferências. Algoritmos para otimização multiobjetivo. Otimização multiobjetivo com algoritmos evolutivos. Decisão. BibliografiasBibliografia básica: CHANKONG, Vira; HAIMES, Yacov. Y. Multiobjective decision making: theory and methodology. New York: North-Holland, 1983. COLLETTE, Yann; SIARRY, Patrick. Multiobjective optimization: principles and case studies. New York: Springer, 2003. CUNHA, Antônio Gaspar; TAKAHASHI, Ricardo; ANTUNES, Carlos Henggeler. Manual de computação evolutiva e metaheurística. Coimbra University Press, 2012. https://drive.google.com/file/d/1P1vUqxSDRHevhptosOT41fK4sIbex7CD/view?usp=sharing DEB, Kalyanmoy. Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, John Wiley & Sons, 2001. ISBN 047187339X Bibliografia complementar: EIBEN, A.E.; SMITH, J.E.. Introduction to Evolutionary Computing. Second Edition. Springer, 2015. HOUNT, Jonh. A Beginners Guide to Python3 Programming. Springer, 2019. https://drive.google.com/file/d/1xk8ik2DMexJcdAOVKHFoIhkay8jTWCjE/view?usp=sharing LJUBOMIR, Perkovic. Introdução à Programação com Python. Rio de Janeiro: LTC, 2016. https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788521630937
Técnicas Metaheurísticas para Otimização CombinatóriaDados GeraisNome: Técnicas metaheurísticas para otimização combinatória Código: PCC176 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 2 Carga Horária Prática: 2 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 18 Nº de Créditos: 3 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaTécnicas para solução de problemas de otimização combinatória: Heurísticas clássicas, Metaheurísticas. Principais metaheurísticas: Recozimento Simulado (Simulated Annealing), Busca Tabu, Busca Local Iterada (Iterated Local Search - ILS), Busca em Vizinhança Variável (Variable Neighborhood Search - VNS), Procedimentos de Busca Adaptativa Aleatória e Gulosa (Greedy Randomized Adaptive Search Procedures - GRASP), Algoritmos Genéticos, Colônia de Formigas, Busca Dispersa (Scatter Search). Aplicações. BibliografiasF. G. Glover, G. A. Kochenberger Handbook of metaheuristics 1 Kluwer 2003 1402072635
Otimização em RedesDados GeraisNome: Otimização em Redes Código: PCC173 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 4 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 15 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaConceitos básicos sobre grafos. Modelos de fluxos em redes. Algoritmos do caminho mínimo, do fluxo máximo e do fluxo com custo mínimo. Aplicações e implementação de algoritmos especializados. BibliografiasF. G. Glover, G. A. Kochenberger Handbook of metaheuristics 1 Kluwer 2003 1402072635
Otimização Não LinearDados GeraisNome: Otimização Não Linear Código: PCC179 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 4 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 15 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 EmentaCaracterização das Funções; Otimização Não Linear; Direções de Busca; Exclusão de Semi-Espaços; Otimização por Populações BibliografiasBibliografia básica: 2- Optimização linear e não linear: conceitos, métodos e algoritmos. L. Valadares Tavares, F. Nunes Correia. 2. ed. Lisboa : Fundação Calouste Gulbenkian 1999. 3 – Optimization: theory and practice. Gordon S.G.Beveridge, Robert S.Schechter. Tokyo, Auckland, Düsseldorf, Johannesburg, London, Mexico, New Delhi, Panama, São Paulo, Singapore, Sydney : McGraw-Hill Kogakusha, Ltda 1970
2 - Programação não linear. Geraldo Robson Mateus, Henrique Pacca Loureiro Luna. Belo Horizonte : UFMG 1986. 3 - Techniques of optimization. edited by A. V. Balakrishnan. New York : Academic Press 1972.
Inferência Estatística ComputacionalDados GeraisNome: Inferência Estatística Computacional Código: PCC169 Departamento: Computação Unidade: Instituto de Ciências Exatas e Biológicas - ICEB Carga Horária Teórica: 4 Carga Horária Prática: 0 Carga Horária Total: 4 Duração / Semana: 15 Nº de Créditos: 4 Carga Horária Semestral (em horas): 60 Carga Horária Semestral (em h.a.): 72 Ementa1 - Geração de números aleatórios 2 - Métodos gráficos para alisamento univariado e multivariado 3 - Identificação de estruturas em informações empíricas 4 - Estimação de funções empíricas 5 - Métodos Monte Carlo para Inferência Estatística 6 - Aleatorização amostral 7 - Métodos Bootstrap 8 - Inferência estatística para densidade amostral e relações multivariadas. Bibliografia básica:GENTLE, J.E. Computational Statistics. Springer; 2009. Bibliografia complementar: |
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