Introduzir conceitos básicos de sistemas evolutivos e suas aplicações em problemas do mundo real com destaque para área de robótica. Desenvolver habilidades de modelagem de sistemas de variada complexidade em que a robótica se aplica: sistemas típicos de engenharia, biológicos e sociais. A disciplina busca que os alunos adquiram capacidade de construir soluções eficientes para problemas complexos em robótica, bem como em áreas correlacionadas.
Introdução à visão sistêmica. Principais algoritmos evolutivos da literatura. Aplicações no mundo real e em robótica.
Introdução à visão sistêmica. Tipos de sistemas evolutivos. Técnicas de modelagem de sistemas e representações direta, indireta e mista. Principais algoritmos evolutivos da literatura. Aplicações no mundo real (mercado financeiro, bioinformática, escalonamento de tarefas e planejamento de linha de produção em indústrias) e em robótica (síntese automatizada de sistema como antenas, controladores; teste e verificação de microprocessadores, processamento de sinais, visão computacional e navegação de robôs).
· Livro Texto:- Evolutionary Computation: A Unified Approach, Kenneth A. De Jong, MIT Press, Cambridge, 2006; · Bilibografia Complementar:- Experimental Research in Evolutionary Computation: The New Experimentalism, Thomas BartzBeielstein, SpringerVerlag, London, 2006;- Introduction to Stochastic Search and Optimization: Estimation, Simulation, and Control, James C Spall, John Wiley & Sons, 2003;- The Design of Innovation: Lessons from and for Competent Genetic Algorithms, David E Goldberg, Kluwer Academic Publisher, Boston, 2002;- Multiobjective Optimization using Evolutionary Algorithms, Kalyanmoy Deb, John Wiley & Sons, ChiChester UK, 2001;- Evolutionary Computation 1: Basic Algrithms and Operators, T Bäck, D B Fogel, Z Michalewicz, Taylor & Francis Group, New York, 2000;- Evolutionary Computation 2: Advanced Algrithms and Operators, T Bäck, D B Fogel, Z Michalewicz, Taylor & Francis Group, Institute of Physics Publishing, Bristol UK, 2000;- Metaheuristics: Progress as Real Problem Solvers, Toshihide Ibaraki, Koji Nonobe, Mutsunori Yagiura, Springer, 2005;- How to Solve it: Modern Heuristics, Zibigniew Michalewicz, David B. Fogel, SpringerVerlag, Berlin, 2004, 2nd Edition;- Computational Principles of Mobile Robotics, Gregory Dudek, Michael Jenkin, Cambridge Press, 2000.
