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Guía docente 2017-18 - 13312022 - Metaheurísticas
TITULACIÓN: | Grado en Ingeniería informática |
CENTRO: | ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN) |
CURSO: | 2017-18 |
ASIGNATURA: | Metaheurísticas |
NOMBRE: Metaheurísticas | |||||
CÓDIGO: 13312022 | CURSO ACADÉMICO: 2017-18 | ||||
TIPO: Obligatoria | |||||
Créditos ECTS: 6.0 | CURSO: 3 | CUATRIMESTRE: PC | |||
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_351684.html |
NOMBRE: GACTO COLORADO, Mª JOSÉ | ||
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable] | ||
DEPARTAMENTO: U118 - INFORMÁTICA | ||
ÁREA: 075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL | ||
N. DESPACHO: A3 - 243 | E-MAIL: mgacto@ujaen.es | TLF: 953212261 |
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/86976 | ||
URL WEB: http://wwwdi.ujaen.es/?q=es/mgacto | ||
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9895-9647 | ||
NOMBRE: GARCÍA VICO, ÁNGEL MIGUEL | ||
IMPARTE: Prácticas | ||
DEPARTAMENTO: U118 - INFORMÁTICA | ||
ÁREA: 075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL | ||
N. DESPACHO: A3 - A3-102 | E-MAIL: agvico@ujaen.es | TLF: 953211956 |
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/118779 | ||
URL WEB: http://simidat.ujaen.es/members/agarciavico | ||
ORCID: - | ||
NOMBRE: PÉREZ CORDÓN, LUIS GONZAGA | ||
IMPARTE: Prácticas | ||
DEPARTAMENTO: U118 - INFORMÁTICA | ||
ÁREA: 075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL | ||
N. DESPACHO: A3 - 240 | E-MAIL: lgonzaga@ujaen.es | TLF: 953213018 |
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/71853 | ||
URL WEB: http://wwwdi.ujaen.es/?q=es/lgonzaga | ||
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0753-6460 |
La asignatura es de carácter obligatorio y se imparte en el tercer curso del Grado. Se integra dentro del módulo común a la rama informática, y está incluida dentro de la materia de Inteligencia Artificial.
En esta asignatura se estudian algoritmos avanzados de optimización y búsqueda, técnicas de diseño de algoritmos basados en trayectorias y poblaciones y metaheurísticas paralelas.
Código | Denominación de la competencia |
CB2R | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. |
CB3R | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. |
CB5R | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
CC14R | Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de la programación paralela, concurrente, distribuida y de tiempo real. |
CC15R | Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. |
CC6R | Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. |
Resultados de aprendizaje | |
Resultado 14 | Conocer y aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de la programación paralela, concurrente, distribuida y de tiempo real. |
Resultado 15 | Conocer y aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. |
Resultado 19R | Conocer y aplicar los procedimientos y algoritmos metaheurísticos (basados en trayectorias, poblaciones o híbridos), analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. |
Metaheurísticas: Introducción y Clasificación. Algoritmos de Búsqueda Local Básicos. Algoritmos de Búsqueda Tabú
Métodos Basados en Trayectorias. Métodos Basados en Poblaciones. Algoritmos Evolutivos. Metaheurísticas paralelas. Adaptación de Metaheurísticas a la Resolución de Problemas.
TEORÍA
Módulo I: Introducción.
- Metaheurísticas: Introducción y clasificación.
Módulo II: Métodos basados en trayectorias.
- Algoritmos de búsqueda local básicos
- Enfriamiento simulado
- Algoritmos de búsqueda tabú
- Métodos basados en trayectorias múltiples
Módulo III: Métodos basados en poblaciones.
- Concepto y elementos de los algoritmos basados en poblaciones.
- Algoritmos genéticos. Programación genética.
- Evolución diferencial y otros algoritmos de optimización continua.
- Metaheurísticas basadas en adaptación social.
Módulo IV. Metaheurísticas híbridas: poblaciones y trayectorias.
- Algoritmos meméticos y búsqueda dispersa
PRÁCTICAS
Práctica 1: Metaheurísticas basadas en trayectorias
Práctica 2: Metaheurísticas basadas en poblaciones
Práctica 3: Búsquedas Híbridas
ACTIVIDADES | HORAS PRESENCIALES | HORAS TRABAJO AUTÓNOMO | TOTAL HORAS | CRÉDITOS ECTS | COMPETENCIAS (códigos) |
---|---|---|---|---|---|
A1 - Clases expositivas en gran grupo
|
30.0 | 45.0 | 75.0 | 3.0 |
|
A2R - Clases en pequeño grupo
|
25.0 | 37.5 | 62.5 | 2.5 |
|
A3 - Tutorías colectivas/individuales
|
5.0 | 7.5 | 12.5 | 0.5 |
|
TOTALES: | 60.0 | 90.0 | 150.0 | 6.0 |
La asignatura se divide en dos partes relacionadas, teoría y prácticas.
La teoría se impartirá principalmente a través de sesiones magistrales, incluyendo seminarios, resolución de dudas y debate con las que se evaluará la participación del alumno en la asignatura.
La parte práctica se realizará en el laboratorio de informática, a través de prácticas de ordenador y seminarios.
Durante el periodo lectivo se realizarán pruebas objetivas para evaluar los conocimientos adquiridos por el alumno.
ASPECTO | CRITERIOS | INSTRUMENTO | PESO |
---|---|---|---|
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales | Asistencia y participación | Observación y notas del profesor | 5.0% |
Conceptos teóricos de la materia | Conceptos teóricos de la materia | Examen teórico y de resolución de problemas | 50.0% |
Realización de trabajos, casos o ejercicios | Prácticas de laboratorio/ordenador | Entrega y defensa de la documentación de las prácticas. Pruebas y evaluaciones durante las sesiones de prácticas. | 5.0% |
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC | Prácticas de laboratorio/ordenador | Control de prácticas de laboratorio/ordenador | 40.0% |
Para superar la asignatura será necesario aprobar tanto la parte teórica como la práctica.
La parte teórica se evaluará con pruebas objetivas de conceptos teóricos y realización de ejercicios prácticos relacionados con la materia.
La parte de prácticas se evaluará mediante la entrega de los trabajos prácticos realizados con ordenador, de los trabajos correspondientes a los seminarios y presentaciones planteados, y con una memoria asociada a los mismos. La evaluación de las prácticas será continua e incremental, de forma que se evaluará tanto la defensa final de cada trabajos como la evolución del alumno durante las prácticas. Excepcionalmente, los alumnos que no hayan podido entregar las prácticas en plazo podrán hacerlo el día del examen con un porcentaje de la nota inicial.
La parte de participación y evaluación continua se determinará mediante la realización de ejercicios en clase y el control de asistencia a las clases teóricas y prácticas.
La nota obtenida por el alumno durante el periodo lectivo, tanto en las prácticas como en la participación en clase y seminarios, se mantendrá para las convocatorias extraordinarias del mismo curso.
Competencias por Sistema de Evaluación:
S1 (asistencia y participación): CC6, CC14, CC15
S2 (conocimientos teóricos): CC6, CC14, CC15
S3 y S4 (Prácticas de ordenador): CC6, CC14,CC15
Resultados por Sistema de Evaluación:
S1 (asistencia y participación): 6, 14, 15
S2 (conocimientos teóricos): 6, 14, 15
S3 y S4 (Prácticas de ordenador): 6, 14, 15
- Metaheuristic Search Concepts [Recurso electrónico] : A Tutorial with Applications to Production and. Edición: -. Autor: Zäpfel, Günther.. Editorial: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. (C. Biblioteca)
- Handbook of metaheuristics. Edición: 2nd ed.. Autor: -. Editorial: New York : Springer, cop. 2010 (C. Biblioteca)
- Metaheuristics: from design to implementation. Edición: -. Autor: Talbi, El-Ghazali, 1965-. Editorial: Hoboken, N.J. : John Wiley & Sons, 2009 (C. Biblioteca)
- Genetic algorithms + data structures = evolution programs. Edición: 3rd rev. and extended ed. Autor: Michalewicz, Zbigniew. Editorial: Berlin: Springer, cop. 1999 (C. Biblioteca)
- Ant colony optimization. Edición: -. Autor: Dorigo, Marco. Editorial: Cambridge [etc.]: The MIT Press, cop. 2004 (C. Biblioteca)
- Introduction to evolutionary computing. Edición: -. Autor: Eiben, A. E.. Editorial: Berlin [etc.]: Springer, cop. 2003 (C. Biblioteca)
- New ideas in optimization. Edición: -. Autor: -. Editorial: London [etc.]: McGraw Hill, cop. 1999 (C. Biblioteca)
- Stochastic local search [Recurso electrónico] : foundations and applications. Edición: -. Autor: Hoos, Holger H.. Editorial: San Francisco, CA : Morgan Kaufmann Publishers, c2005. (C. Biblioteca)
- Metaheuristics [Recurso electrónico] : Progress in Complex Systems Optimization. Edición: -. Autor: Doerner, Karl F.. Editorial: Boston, MA : Springer Science+Business Media, LLC, 2007. (C. Biblioteca)
- Metaheuristics for Hard Optimization [Recurso electrónico] : Simulated Annealing, Tabu Search, Evolu. Edición: -. Autor: Dréo, Johann. Editorial: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006. (C. Biblioteca)
- Hybrid Metaheuristics [Recurso electrónico] : An Emerging Approach to Optimization. Edición: -. Autor: Blum, Christian. Editorial: Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008 (C. Biblioteca)
Semana | A1 - Clases expositivas en gran grupo | A2R - Clases en pequeño grupo | A3 - Tutorías colectivas/individuales | Trabajo autónomo | Observaciones | |
---|---|---|---|---|---|---|
Nº 1 11 - 17 sept. 2017 |
2.0 | 0.0 | 0.0 | 4.0 | Presentación. Módulo I. Introducción. | |
Nº 2 18 - 24 sept. 2017 |
2.0 | 0.0 | 2.0 | 6.0 | Módulo II. Métodos basados en trayectorias. Seminario | |
Nº 3 25 sept. - 1 oct. 2017 |
2.0 | 2.0 | 2.0 | 7.0 | Módulo II. Métodos basados en trayectorias. Práctica 1. Seminario | |
Nº 4 2 - 8 oct. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo II. Métodos basados en trayectorias. Práctica 1. | |
Nº 5 9 - 15 oct. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo II. Métodos basados en trayectorias. Práctica 1. | |
Nº 6 16 - 22 oct. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo II. Métodos basados en trayectorias. Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 1. | |
Nº 7 23 - 29 oct. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Seminario Práctica 2. | |
Nº 8 30 oct. - 5 nov. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 2. | |
Nº 9 6 - 12 nov. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 2. | |
Nº 10 13 - 19 nov. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 2. | |
Nº 11 20 - 26 nov. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 2. | |
Nº 12 27 nov. - 3 dic. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo III. Métodos basados en poblaciones. Práctica 3. | |
Nº 13 4 - 10 dic. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo IV. Metaheurísticas híbridas. Práctica 3. | |
Nº 14 11 - 17 dic. 2017 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | Módulo IV. Metaheurísticas híbridas. Práctica 3. | |
Nº 15 18 - 21 dic. 2017 |
2.0 | 1.0 | 1.0 | 7.0 | Ejercicios | |
Total Horas | 30.0 | 25.0 | 5.0 | 90.0 |