Introdução aos métodos aproximados ou heurísticos. Algoritmos metaheurísticos ou heurísticas inteligentes: definição, diferenças entre metaheurísticas e heurísticas convencionais. Metaheurísticas de Busca Local. Metaheurísticas de Busca Populacional. Aplicações de metaheurísticas à resolução de problemas de otimização combinatória.
Ofertado em: [2019-2]
- Introdução aos Métodos aproximados ou heurísticos: Justificativa de uso a problemas combinatórios.
- Métodos de Busca Local: Métodos Construtivos. Métodos de refinamento: Representação e avaliação de uma solução. Noção de vizinhança. Método da Descida. Método Randômico de Descida. Primeiro de Melhora.
- Algoritmos metaheurísticos ou heurísticas inteligentes: Histórico, fundamentação, diferenças entre metaheurísticas e heurísticas convencionais.
- Metaheurísticas de Busca Local: Simulated Annealing. Busca Tabu. Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP). Iterated Local Search. Método de Pesquisa em Vizinhança Variável (VNS).
- Metaheurísticas de Busca Populacional: Algoritmos Genéticos. Colônia de Formigas. Algoritmos Meméticos.
- Aplicações de metaheurísticas a problemas clássicos de otimização combinatória: Caixeiro Viajante, Mochila, Programação de horários, Roteamento de Veículos, Recobrimento e particionamento, Alocação e sequenciamento de tarefas, Localização etc.
- Glover, F. G.; Kochenberger, G. A. Handbook of metaheuristics. Kluwer, 2003.
- Gonzalez, T. F. Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics. Chapman and Hall / CRC, 2004.
- Resende, M. G.; Sousa, J. P. Metaheuristics: Computer Decision-Making. Springer, 2003.
- Souza, M. J. F.. Inteligência Computacional para Otimização. Notas de aula, Universidade Federal de Ouro Preto, 2007. Disponível em http://www.decom.ufop.br/prof/marcone/Disciplinas/InteligenciaComputacional/InteligenciaComputacional.pdf.
