SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA (13.12)
Código:	PPMEC0054
Nome:	OTIMIZAÇÃO: ALGORITMOS E APLICAÇÕES
Carga Horária Teórica:	45 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Total:	45 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:	Não
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Múltiplas Aprovações:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Problemas de otimização e aplicações em engenharia. Métodos determinísticos vs. metaheurísticas: vantagens e desvantagens. Fundamentos de Algoritmos Genéticos (codificação binaria e real). Tratamento de restrições. Implementação computacional, ferramentas e bibliotecas de Algoritmos Genéticos. Outras metaheurísticas. Estudos de caso com códigos.
Referências:	Básica: Rao, Singiresu S. Engineering optimization: theory and practice. John Wiley & Sons, 2019. Deb, Kalyanmoy. Optimization for engineering design: Algorithms and examples. PHI Learning Pvt. Ltd., 2012. Patel, Vivek K., Vimal J. Savsani, and Mohamed A. Tawhid. Thermal system optimization: A Population-Based Metaheuristic Approach. Vol. 1. Cham, Switzerland: Springer, 2019. Complementar: Parkinson, Alan R., R. Balling, and John D. Hedengren. "Optimization methods for engineering design." Brigham Young University 5.11 (2018). Deb, Kalyanmoy. "Introduction to evolutionary multiobjective optimization." Multiobjective optimization: Interactive and evolutionary approaches. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. 59-96. Eiben, Agoston E., and James E. Smith. Introduction to evolutionary computing. springer, 2015.

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