Seminário de Investigação em Sistemas Evolutivos e Complexos

Ano
1
Ano lectivo
2021-2022
Código
03018996
Área Científica
Especialidades Optativas
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
9.0
Tipo
Opcional
Nível
3º Ciclo - Doutoramento

Conhecimentos de Base Recomendados

Tópicos Atuais em Sistemas Inteligentes (1º semestre, 9 ECTS, opcional); Métodos de Investigação I (1º semestre, 6 ECTS,obrigatória)

A inscrição na unidade curricular fica condicionada à aprovação pela Coordenação do Programa Doutoral.

Métodos de Ensino

Serão desenvolvidas três atividades complementares:

 

1 – Aulas magistrais (9h): introduzem os tópicos da área científica.

 

2 – Seminários (24h): apresentação e discussão de artigos científicos pelos alunos.

 

3 – Elaboração de um artigo, revisão pelos pares, apresentação e discussão numa workshop.

 

Avaliação:

- Apresentações na comp. 1: 25%

- Discussões nas comp. 2 e 3, qualidade das revisões na comp. 3: 25%

- Artigo da comp. 3 (qualidade global, apresentação, discussão): 50%

 

É obrigatória a presença em 75% das aulas da disciplina.

Resultados de Aprendizagem

-          Adquirir uma visão geral estado da arte e dos principais desafios de investigação da área científica da unidade curricular.

-          Adquirir conhecimento e compreensão sobre projetos e tópicos de investigação científica da área da unidade curricular sob as mais diversas perspetivas, nomeadamente científica, metodológica, de gestão e de comunicação.

-          Aperfeiçoar competências de análise crítica de trabalhos científicos, síntese, escrita científica, comunicação verbal e escrita, raciocínio crítico, aprendizagem autónoma, investigação e integração em grupo.

Estágio(s)

Não

Programa

 

Serão explorados tópicos avançados nas seguintes áreas:

 

  1. Computação Evolucionária e Sistemas Complexos
  2. Desenho de Experiências e Validação de Resultados
  3. Optimização Combinatória: abordagens exactas e heurísticas
  4. Parametrização de Algoritmos Evolucionários
  5. Algoritmos Multi-Objectivo
  6. Representações e Evolvabilidade
  7. Evolução de Componentes de um Algoritmo Evolucionário
  8. Emergência da Complexidade
  9. Aprendizagem Automática e Algoritmos Evolucionários
  10. Questões em Aberto em Sistemas Evolucionários e Complexos

 

Outros tópicos poderão ser alvo de análise e discussão, dentro da área genérica das comunicações e telemática, dependendo do seu interesse para o alcance dos objetivos docurso.

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de síntese: 50.0%
Relatório de seminário ou visita de estudo: 50.0%

Bibliografia

 

Para cada tópico desta cadeira será facultada aos alunos  bibliografia específica. Tal não preclude a consulta prévia de textos genéricos de iniciação à área em função das necessidades dos alunos:

  1. A. Gaspar-Cunha,R. Takahashi, C. H. Antunes, Manual de Computação Evolutiva e Meta-Heurísticas, IUC, 2012
  2. A. Brabazon, M. O’Neil, S. McGarraghy, Natural Computing Algorithms, Springer,2015.
  3. H. Sayama, Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems, SUNY, 2015.

 

For each topic to be addressed in the course, a list of research papers will be provided to the students. This does not preclude the previous consultation of general text books in Evolutionary and Complex Systems, depending on students’ needs:

 

  1. A. Gaspar-Cunha,R. Takahashi, C. H. Antunes, Manual de Computação Evolutiva e Meta-Heurísticas, IUC, 2012
  2. A. Brabazon, M. O’Neil, S. McGarraghy, Natural Computing Algorithms, Springer,2015.
  3. H. Sayama, Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems, SUNY, 2015.