Algoritmos Evolutivos
Perfilado de sección
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Bienvenidos a la edición 2024 del curso Algoritmos Evolutivos.
Inicio del curso: martes 10 de setiembre
Docentes del curso: -
La edición 2024 del curso será dictada en modalidad mixta. Las clases teóricas serán dictados a distancia a través de Zoom y las clases prácticas (para el planteo y resolución del proyecto final) serán presenciales.
Comienzo del curso: martes 10 de setiembreHorario de clases: martes y jueves de 17:00 a 18:30Link de zoom:https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/87294382250?pwd=lRtTjfNo4wmIi1sbSthDfE7MLkbAk1.1Durante el curso se utilizarán los siguientes recursos:- Slides publicadas en el sitio EVA del curso.
- Clases grabadas en OpenFing en https://open.fing.edu.uy/courses/ae
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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Los estudiantes debenMarcar como hecha
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PEDECIBA solicita a los estudiantes que completen el formulario disponible en https://forms.gle/
HeiXjsDCQGBYKSpx5
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(Fechas tentativas)
Semana del 10/9
- Tema 0: Presentación del curso. Martes 15/8 de 17:00 a 18:30
- Tema 1: Introducción
- Tema 2: Computación evolutiva
Semana del 17/9
- Tema 3: Algoritmos genéticos.
- Tema 4: Modelos de evolución
Semana del 24/9, receso por parciales
Semana del 1/10, receso por parcialesSemana del 8/10- 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
- Tema 6: Implementación de AE usando jMetal
- Descargar presentación: link
Semana del 15/10
- Tema 7: Fundamentos matemáticos
- Tema 8: Técnicas avanzadas
Semana del 22/10
- Tema 9: Otras propuestas de AE.
- Tema 10 : AE para optimización multiobjetivo
Semana del 29/10
- Tema 11 : AE paralelos.
- Tema 12 : Evaluación experimental de algoritmos evolutivos.
- Material complementario: Assessing Statistical Confidence to Your Experimental Comparisons
Semana del 5/11
- 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 12/11
- Clase de consulta
- Domingo 17/11: Entrega de informe en formato artículo con propuesta de proyecto final.
Semana del 19/11
- 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.
Semanas del 26/11 al 17/12
- Clases de consulta
- Entrega del informe del proyecto final.
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Los estudiantes debenMarcar como hecha
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Ejemplo de práctico del curso.
En la edición 2024 el práctico no es obligatorio.
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Informe inicial
Deben entregar solamente el informe en formato PDF. En esta entrega no corresponde entregar código. La entrega la puede realizar cualquiera de los integrantes del grupo.
El informe inicial constará de 2 o 3 carillas y deberá contener:
- Descripción del problema
- Justificación de usar AE
- Estrategia de resolución (incluyendo representación, función de fitness o funciones objetivo, operadores, técnicas avanzadas, etc.)
- Propuesta de evaluación experimental (generación de instancias, comparación con otras técnicas o soluciones, calidad de soluciones, eficiencia computacional, métricas, etc.)
Para el documento se debe utilizar el formato de artículo IEEE doble columna.Informe finalDeben 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:.
- Contenido, que amplía lo presentado en el informe preliminar, incluyendo detalles de implementación, experimentos de calibración paramétrica, instancias consideradas, experimentos de validación, resultados, conclusiones y referencias bibliográficas.
- 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
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