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Timestamp: 2018-01-18 15:16:12+00:00

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GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: DISEÑO DE ALGORITMOS
Asignatura: DISEÑO DE ALGORITMOS Código: 42344
Nombre del profesor: FERNANDO CUARTERO GOMEZ - Grupo(s) impartido(s): 15
Nombre del profesor: LUIS DE LA OSSA JIMENEZ - Grupo(s) impartido(s):
ESII / 0.A.12 SISTEMAS INFORMÁTICOS 2413 luis.delaossa@uclm.es Consultar
Tema 1 Algoritmos sobre grafos
Tema 2 Algoritmos voraces
Tema 3 Programación dinámica
Tema 4 Búsqueda con retroceso
Tema 5 Ramificación y poda
Tema 6 Metaheurísticas
Tema 7 Divide y vencerás
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CM3, INS4, SIS9 0.80 20.00 No - - Estas horas de teoría se dedicarán a la explicación de los diferentes temas.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Seminarios CM3, INS4, SIS9 0.24 6.00 No - - A lo largo del curso se impartirán tres seminarios relativos a programación en Python, estructuras de datos en Python, y a un ejemplo de resolución de problema práctico.
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] CM3, INS4, SIS9 0.64 16.00 No - - Se dedicarán unas horas para la explicación y supervisión de cada uno de los trabajos prácticos.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] CM3, SIS3, SIS9 1.68 42.00 No - - Este es el tiempo que se estima para la preparación de los dos examenes parciales, o en su defecto final. Se presupone un seguimiento continuo de las clases.
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] Trabajo dirigido o tutorizado CM3, INS4, SIS3, SIS9 1.92 48.00 Sí Sí Sí Además de las horas dedicadas al trabajo en laboratorio, se estima un trabajo de unas 12 horas para la realización de cada una de las prácticas. La entrega y defensa de las mismas es obligatoria.
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CM3, INS4, SIS9 0.56 14.00 No - - Se dedicarán horas de clase y de laboratorio a la resolución de problemas.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CM3, INS4, SIS9 0.16 4.00 Sí Sí Sí Se dedicarán dos horas de clase a la realización de sendos exámenes parciales.
- Es necesario obtener una calificación mínima de 5 en cada una de las cuatro prácticas para superar la parte de prácticas.
Se penalizará la entrega de las prácticas fuera de los plazos establecidos con un 20% de la nota.
Tema 1 (de 7): Algoritmos sobre grafos
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] [Seminarios] (6 h tot.) 6
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] (42 h tot.) 10
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Método expositivo/Lección magistral] (14 h tot.) 2
Fecha de inicio: 25/01/2017 Fecha de fin: 12/02/2017
Comentario: Se dedicarán dos clases de teoría al estudio de algoritmos sobre grafos, y otra más a la resolución de problemas y ejercicios.
Las cuatro primeras horas de prácticas se dedicarán a la impartición de dos seminarios de programación en Python. También se impartirá un tercer seminario en el que se explicará cómo abodar de manera correcta una de las prácticas lleadas a cabo en cursos anteriores.
Se dará el guión de la primera práctica para que el alumno intente abordarla de manera autónoma antes de su expilcación, que tendrá lugar en la semana 4.
Tema 2 (de 7): Algoritmos voraces
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] (16 h tot.) 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] (42 h tot.) 4
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] [Trabajo dirigido o tutorizado] (48 h tot.) 12
Periodo temporal: Semanas 4 y 5.
Fecha de inicio: 15/02/2017 Fecha de fin: 26/02/2017
En las dos clases de prácticas se explicará y supervisará la elaboración de la práctica 1, que trata sobre algoritmos voraces en grafos.
Tema 3 (de 7): Programación dinámica
Fecha de inicio: 01/03/2017 Fecha de fin: 11/03/2017
Durante estas dos semanas se explicará la práctica 2, relativa a programación dinámica, y se supervisará su elaboración.
Tema 4 (de 7): Búsqueda con retroceso
Periodo temporal: Semanas 8
Fecha de inicio: 14/03/2017 Fecha de fin: 18/03/2017
Comentario: Durante la semana 8 se repasará el tema Búsqueda con Retroceso en teoría, y se corregirán los ejercicios en clase de prácticas. Con ello, quedará vista la primera mitad del temario de cara a hacer el primer parcial, que tendrá lugar en la semana siguiente.
Además, durante esas dos semanas se concluirá la elaboración de la práctica 2.
Tema 5 (de 7): Ramificación y poda
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] (42 h tot.) 8
Fecha de inicio: 29/03/2017 Fecha de fin: 15/04/2017
En una de las clases de prácticas, la correspondiente a la semana 9, tendrá lugar el primer examen parcial. En las clases de prácticas de las semanas 10 y 11 se explicará la práctica 3, relativa a ramificación y poda, y se supervisará su elaboración.
Tema 6 (de 7): Metaheurísticas
Fecha de inicio: 18/04/2017 Fecha de fin: 29/04/2017
También durante estas dos semanas se explicará y supervisará la elaboración de la práctica 4, relativa también a metaheurísticas.
Tema 7 (de 7): Divide y vencerás
Periodo temporal: Semanas14 y 15
Fecha de inicio: 02/05/2017 Fecha de fin: 13/05/2017
Comentario: En las dos clases de la semana 14 se verá el tema Divide y Vencerás. En la primera clase de la última semana se corregirán los ejercicios de este tema, y tendrá lugar el segundo examen parcial.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] [Seminarios] 6
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] [] 16
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] [] 42
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] [Trabajo dirigido o tutorizado] 48
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Método expositivo/Lección magistral] 14
Inicio de actividades: 25/01/2017 Fin de las actividades: 13/05/2017
Comentarios generales sobre la planificación: Tanto la distribución del trabajo como, sobre todo, la planificación, son estimaciones orientativas. En cualquier caso, cualquier modificación se notificará con antelación en el espacio virtual de la asignatura.
A lo largo del curso, y dependiendo de cómo se desarrolle éste, se irán modificando si es necesario para adaptarnos a las distintas eventualidades.
En cualquier caso, se proporcionará una planificación semanal detallada en moodle.
Eric Bonabeau, Marco Dorigo, Guy Theraulaz Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems Oxford University Press 1999
Z. Michalewicz Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs Springer-Verlag 1996

References: resolución 

Resolución 
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