Carga horária da disciplina: 4 horas/aula

Professor(es) em 2024-2

Turma 11

Professor: Fernanda Sumika Hojo de Souza - e-mail Horários: Segunda-feira (13h30 - 15h10) Quarta-feira (13h30 - 15h10)

Objetivos

Apresentar ao aluno diversos aspectos teóricos e práticos da computação evolutiva. Neste curso, serão apresentadas as principais categorias de algoritmos evolucionários e o aluno deve entender o papel de cada operador genético além de ter capacidade de implementar um algoritmo evolucionário simples para um problema proposto qualquer.

Ementa

Introdução 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.

Conteúdo Programático

- Introdução à computação evolutiva e relação com modelos biológicos
- Componentes básicos comuns a algoritmos evolutivos
- Categorias de algoritmos evolutivos
- Sistemas evolutivos aplicados a sistemas de classificação
- Algoritmos híbridos
- Introdução à otimização multiobjetivo

Bibliografia

- EIBEN, A. E.; SMITH, J.E.. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2008. (Natural Computing Series)
- FOGEL, D.B.. Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, 3. ed. Wiley-IEEE Press, 2005. (IEEE Press Series on Computational Intelligence),
- BÄCK, Thomas; FOGEL, David B.; MICHALEWICZ, Zbigniew. Handbook of evolutionary computation. CRC Press, 1997.

Bibliografia complementar

- BACK, Thomas. Evolutionary algorithms in theory and practice. Oxford Univ. Press, 1996.
- DEB, Kalyanmoy. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Vol. 16. John Wiley & Sons, 2001.
- DE JONG, Kenneth A. Evolutionary computation: a unified approach. MIT press, 2006.
- YAO, Xin. Evolutionary computation: Theory and applications. World scientific, 1999.
- JOHNSON, R. P.; VONK, E.. Automatic generation of neural network architecture using evolutionary computation. Vol. 14. World Scientific, 1997.