Algoritmos Evolutivos
Diagrama de temas
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Bienvenidos a la edición 2022 del curso Algoritmos Evolutivos.
Docentes del curso:- Santiago Iturriaga (responsable)
- Sergio Nesmachnow
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Foro
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Foro
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Recurso
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Recurso
- Santiago Iturriaga (responsable)
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La edición 2022 del curso será dictada de forma mixta. Los teóricos serán dictados a distancia a través de Zoom y las clases prácticas serán presenciales.
Comienzo del curso: martes 9 de agostoHorario de clases: martes y jueves de 17:00 a 19:00Durante el curso se utilizarán los siguientes recursos:- Clases grabadas en OpenFing en https://open.fing.edu.uy/courses/ae
- Slides publicadas en el sitio EVA del curso.
Material bibliográfico fuertemente recomendado para el curso:- Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. David E. Goldberg, Addison-Wesley Pub. Co, 1989. ISBN: 0201157675.
- An Introduction to Genetic Algorithms (Complex Adaptive Systems). Melanie Mitchell, The MIT Press, 1996. ISBN: 0262133164.
- A Genetic Algorithm Tutorial. Darrell Whitley, Technical Report CS-93-103, Colorado State University (disponible en https://www.cs.colostate.edu/~genitor/MiscPubs/tutorial.pdf).
- Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Kalyanmoy Deb, Wiley, Chichester, 2001. ISBN: 047187339X.
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Módulo de encuesta
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Módulo de encuesta
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Módulo de encuesta
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Módulo de encuesta
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Módulo de encuestaVer Enviar retroalimentación
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Semana del 8/8 al 12/8
Semana del 15/8 al 19/8
Semana del 22/8 al 26/8
- Tema 5: Modelado y resolución de problemas.
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Grabación de la clase (
Passcode: ccD@r2d4
) : https://salavirtual-udelar.zoom.us/rec/share/kakNfln_67bvMTUCRIakpXpID6Tj5z4a9vv7GsmdeZOG7EV_S-DPqcNGyCyTOiUZ.L-PTX-40VV-g7U9m
- Respuestas a cuestionarios en vivo: https://eva.fing.edu.uy/pluginfile.php/163542/course/section/25896/AE-respuestas-menti-19-08-2021.zip
Semana del 29/8 al 2/9
- Tema 7: Fundamentos matemáticos
Semana del 5/9 al 9/9
- Tema 8: Técnicas avanzadas
Semana del 12/9 al 16/9
- Tema 10 : AE para optimización multiobjetivo.
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Tema 12
: Evaluación experimental de algoritmos evolutivos.
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Material complementario: Assessing Statistical Confidence to Your Experimental Comparisons
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Material complementario: Assessing Statistical Confidence to Your Experimental Comparisons
Semana del 19/9 al 23/9
- Receso por parciales.
Semana del 26/9 al 30/9
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Presentación de propuestas para el proyecto final.
Asistencia obligatoria.
- Se asignará una fecha y hora a cada grupo dentro del horario pautado de clase.
Semana del 4/10 al 8/10
Semana del 10/10 al 14/10
- Clase de consulta
- Domingo 16/10: Entrega de informe en formato artículo con propuesta de proyecto final.
Semanas del 17/10 al 27/11
- Devolución de informe con la propuesta de proyecto. Asistencia obligatoria.
- Se asignará una fecha y hora a cada grupo dentro del horario pautado de clase.
Semana del 30/11
- Entrega del informe del proyecto final.
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Recurso
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Ejemplo de práctico del curso.
En la edición 2022 el práctico no es obligatorio.
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Recurso
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Recurso
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Recurso
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Deben entregar el informe en formato PDF y el código del proyecto en un archivo zip. El archivo zip con el código del proyecto deberá contener:
- Código fuente del proyecto
- NO incluir binarios compilados
- NO incluir el código del framework utilizado (a menos que haya sido modificado)
- Archivos con las instancias del problema que fueron abordadas
- Script para la ejecución y compilación del código