SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Tipo de Disciplina:
Forma de Participação:
Unidade Responsável:	COORDENAÇÃO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL - NG (11.52.10)
Código:	PPGMMC0055
Nome:	TÓPICOS ESPECIAIS EM FERRAMENTAS PARA OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO
Carga Horária Teórica:	30 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Total:	30 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Conceitos básicos de otimização multiobjetivo e de algoritmos evolutivos. Introdução aos algoritmos evolutivos multiobjetivo. Introdução de algumas ferramentas existentes para otimização multiobjetivo. Conceitos básicos em comparações de resultados de diferentes algoritmos multiobjetivo.
Referências:	Bibliografia Básica: Deb, Kalyanmoy. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms, Chichester: John Wiley & Sons, 2008. Coello Coello, Carlos A. Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems, 2. ed., New York: Springer, 2007. Marler, Tim. Multi-Objective Optimization: concepts and methods for engineering, Saarbrücken: VDM Verlag Dr. Müller, 2009. pymoo: Multi-objective Optimization in Python. https://pymoo.org/# MOEA Framework - A Free and Open Source Java Framework for Multiobjective Optimization. http://moeaframework.org Bibliografia complementar: • Artigos científicos da área.

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