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Computação Evolucionária (ELE2395)

stricto sensu Unidade: DEE


Descrição | Objetivos | Ementa | Cursos | Pré-requisitos | Professores | Bibliografia
Avaliação | Carga Horária | Outras Informações | Ementa Detalhada | Downloads

Descrição

Computação Evolucionária compreende diversos algoritmos inspirados no princípio Darwiniano da evolução das espécies e na genética. São algoritmos probabilísticos, que fornecem um mecanismo de busca paralela e adaptativa baseado no princípio de sobrevivência dos mais aptos e na reprodução. O mecanismo é obtido a partir de uma população de indivíduos (soluções), representados por cromossomas (palavras binárias, vetores, matrizes etc), cada um associado a uma aptidão (avaliação da solução no problema), que são submetidos a um processo de evolução (seleção, reprodução, cruzamento e mutação) por vários ciclos.

Existem inúmeros problemas para os quais deseja-se desenvolver um algoritmo eficiente. Muitos destes, são problemas de otimização (numérica, combinatorial), outros são de síntese de um objeto (programa de computador, circuito eletrônico, etc.) e, em outros, busca-se um modelo que reproduza o comportamento de determinado fenômeno (machine learning). Para vários desses problemas é frequentemente possível encontrar um algoritmo que ofereça uma solução ótima ou aproximadamente ótima. Alguns desses algoritmos requerem informação auxiliar como, por exemplo, derivadas no caso de técnicas de gradiente, informação esta muitas vezes não disponível ou difícil de se obter. A Computação Evolucionária dispensa informação auxiliar e oferece algoritmos gerais (Algoritmos Genéticos, Programação Genética e Eletrônica Evolucionária) que são aplicados em problemas complexos, com grandes espaços de busca, de difícil modelagem, ou para os quais não há um algoritmo eficiente disponível.

Algoritmos Genéticos é uma técnica na qual os cromossomas são palavras binárias que codificam soluções para um problema. Algoritmos Genéticos que empregam outras estruturas e operadores heurísticos são também conhecidos como Programas Evolucionários.

Programação Genética é uma técnica automática de programação que propicia a evolução de programas de computadores que resolvem (ou aproximadamente resolvem) problemas.

Eletrônica Evolucionária é uma extensão do modelo genético de aprendizado no espaço de estruturas complexas, tais como: circuitos eletrônicos (filtros, amplificadores, computadores, etc), hardware auto-reparáveis, robôs e circuitos integrados VLSI.

 
Objetivos

Introduzir a teoria e os fundamentos da Computação Evolucionária em Algoritmos Genéticos, Programação Genética e Eletrônica Evolucionária; e exemplificar sua utilização no desenvolvimento de sistemas híbridos de otimização, aprendizado por máquina (Machine Learning), evolução de programas e projetos de circuitos.

 
Ementa

Conceitos Básicos, Evolução e Seleção Natural; Componentes de um AG; Tamanho da População; Métodos de Reprodução, Seleção, Mutação e Crossover; AG Tradicional; Dilema dos Prisioneiros (Machine Learning); Fundamentos Matemáticos de AGS; Teoria de Schema; AG Enganosos (Deceptive) e Epistasia; Problemas de Otimização Combinatorial; Otimização de Planejamento; Introdução à Programação Genética; Introdução ao Hardware Evolucionário; Ambientes e Técnicas de Programação de AGs; Paralelização de AGs; Aplicações.

 
Cursos
  • Mestrado / Doutorado em Engenharia Elétrica

  •  
    Pré-requisitos
    Nenhum pre-requisito encontrado para ELE2395
     
    Professores

    Marco Aurélio C. Pacheco
    Sala: 20 do Anexo - 4º andar (Leme)
    E-mail: marco@ele.puc-rio.br

     
    Bibliografia
    Não disponível.
     
    Avaliação
    Não disponível.
     
    Carga Horária

    Quarta feira de 16:00 - 19:00 3 créditos

     
    Outras Informações
    Não disponível.
     
    Ementa Detalhada
    Não disponível.
     
    Donwloads

    Publicação Arquivos
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