Código: | EIC0063 | Sigla: | MPES |
Áreas Científicas | |
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Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Inteligência Artificial |
Ativa? | Sim |
Página Web: | http://paginas.fe.up.pt/~eol/PRODEI/mpe1213_eng.htm |
Página e-learning: | https://moodle.fe.up.pt/ |
Unidade Responsável: | Departamento de Engenharia Informática |
Curso/CE Responsável: | Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
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MIEIC | 19 | Plano de estudos a partir de 2009/10 | 4 | - | 6 | 56 | 162 |
Abordar de uma forma integrada as problemáticas de planeamento e escalonamento.
Estudar abordagens tradicionais a problemas de planeamento e escalonamento.
Explorar metodologias de planeamento e escalonamento recentes, baseadas em algoritmos heurísticos do domínio da Inteligência Artificial.
Aplicar técnicas heurísticas de planeamento e escalonamento a problemas de complexidade média.
Conhecer as principais abordagens à resolução de problemas de planeamento e escalonamento.
Saber aplicar métodos tradicionais de planeamento e escalonamento.
Saber identificar problemas de planeamento e escalonamento que requerem métodos heurísticos (do domínio da Inteligência Artificial) para a sua resolução.
Saber aplicar métodos heurísticos a problemas de planeamento e escalonamento de complexidade média.
Definições de Planeamento e Escalonamento. Planeamento vs. Escalonamento. Introdução às Metodologias Tradicionais de Planeamento e Escalonamento: CPM e PERT. Problemas e Aplicações.
Planeamento e IA: Geração Automática de Planos: Análise Meios-Fins, Planeamento Linear, Não-Linear, Hierárquico e Parcialmente Ordenado. Planeamento e Aprendizagem: Generalização de Planos.
Os problemas de escalonamento. Máquinas e trabalhos. Medidas de desempenho. Classificação de problemas de escalonamento. A notação alfa|beta|gama. Máquinas: número, tipo. "Job shop", "flow shop" e "open shop". Restrições de escalonamento: "preemption", "no-wait", precedências. Função objectivo: "makespan", "lateness", "tardiness". Modelos determinístico e estocástico de escalonamento.
Complexidade dos problemas de escalonamento. Decisão vs. optimização. A classe de problemas NP-Completos. Algoritmos de aproximação.
Algoritmos de escalonamento. "Branch and bound". "Dispatching rules". Algoritmos de pesquisa local. "Hill-climbing". Arrefecimento simulado. Pesquisa tabu. Algoritmos genéticos. "Ant colony optimization". Programação com restrições.
Modelização e resolução de problemas reais de planeamento e escalonamento.
Apresentação dos assuntos de forma interativa. Aprendizagem orientada ao projeto. Acompanhamento da execução dos trabalhos práticos.
Descrição | Tipo | Tempo (Horas) | Peso (%) | Data Conclusão |
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Participação presencial (estimativa) | Participação presencial | 42,00 | 0,00 | |
Trabalho/Projeto: Apresentação Intercalar | Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese | 15,00 | 30,00 | |
Trabalho/Projeto | Trabalho laboratorial | 50,00 | 0,00 | |
Trabalho/Projeto: Artigo Científico | Trabalho escrito | 20,00 | 40,00 | |
Trabalho/Projeto: Apresentação Final | Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese | 8,00 | 30,00 | |
Total: | - | 100,00 |
Descrição | Tipo | Tempo (Horas) | Data Conclusão |
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Estudo | Estudo autónomo | 27 | |
Total: | 27,00 |
Avaliação distribuída sem exame final.
Trabalho/Projeto (100%), dividido da seguinte forma:
Trabalho/Projeto (incluindo todas as componentes: apresentação, demonstração e artigo) a apresentar em data a combinar com os docentes.
Trabalho/Projeto (incluindo todas as componentes: apresentação, demonstração e artigo) a apresentar em data a combinar com os docentes.
Trabalho/Projeto (incluindo todas as componentes: apresentação, demonstração e artigo) a apresentar em data a combinar com os docentes.