| Ementa/Descrição: |
VISÃO GLOBAL DA COMPUTAÇÃO BIO INSPIRADA, EM PARTICULAR COM A INTRODUÇÃO DOS CONCEITOS BÁSICOS E AVANÇADOS NO RAMO DA COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA. APRESENTAÇÃO E MODELAGEM DOS PRINCIPAIS ALGORITMOS EVOLUTIVOS. METÁFORAS: EVOLUÇÃO, GENÉTICA E SELEÇÃO NATURAL. REVISÃO DE CONCEITOS DE BUSCA E OTIMIZAÇÃO. ALGORITMOS EVOLUTIVOS (AES): DIALETOS, COMPONENTES E PROPRIEDADES. ASPECTOS TEÓRICOS: CONVERGÊNCIA, TEORIA DOS ESQUEMAS, HIPÓTESES DOS BLOCOS CONSTRUTIVOS, EPISTASIA E DECEPÇÃO. ALGORITMOS GENÉTICOS: ASPECTOS POPULACIONAIS, REPRESENRAÇÃO DAS SOLUÇÕES, META-PARÂMETROS, FUNÇÃO DE AVALIAÇÃO, OPERADORES GENÉTICOS. INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, ESTRATÉGIAS EVOLUTIVAS E PROGRAMAÇÃO EVOLUCIONÁRIA. TÓPICOS ADICIONAIS: AES PARA APRENDIZADO DE MÁQUINA, OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO, HIBRIDIZAÇÃO E PARALELISMO. TÓPICOS AVANÇADOS. APLICAÇÕES. |
