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Timestamp: 2018-05-27 19:43:39+00:00

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ASIGNATURA: Técnicas aproximadas de resolución de problemas CÓDIGO: 335361102
- Lugar Tutoría: 2ª Planta Torre del Profesor Agustín Arévalo, zona de despachos
- Horario Tutoría: Lunes y viernes de 9:00 a 12:00. El lugar y horario de tutorías pueden sufrir modificaciones puntuales que serán debidamente comunicadas en tiempo y forma.
- Lugar Tutoría: Despacho 95, 4ª planta de la Facultad de Físicas y Matemáticas.
- Lugar Tutoría: Edf. De Informática, 2ª planta, zona de despachos
- Horario Tutoría: Martes y Miércoles de 09.00 a 12.00
- Lugar Tutoría: Edf. Física y Matemáticas, planta 5, Despacho 48
- Horario Tutoría: Jueves de 16.30 a 19.30, y viernes de 10:00 a 13:00. El lugar y horario de tutorías pueden sufrir modificaciones puntuales que serán debidamente comunicadas en tiempo y forma.
[20] El alumno debe ser capaz de modelizar adecuadamente un problema en los campos de Ciencias e Ingeniería.
[21] El alumno debe familiarizarse con la lógica difusa (o borrosa) y saber aplicarla a problemas de clasificación y toma de decisiones en los campos de Ciencias e Ingeniería.
[22] El alumno debe familiarizarse con las redes neuronales artificiales y saber aplicarla a diferentes tipos de problemas en los campos de Ciencias e Ingeniería.
[23] Capacidad de resolver problemas usando técnicas metaheurísticas.
[36] Capacidad de utilizar y diseñar herramientas y técnicas avanzadas de resolución de problemas y desarrollo de soluciones en los campos de Ciencias e Ingeniería
- Profesor: María Isabel Dorta González
- Tema 1.1: Complejidad algorítmica: problemas resolubles en tiempo polinomial y no polinomial.
- Tema 1.2: Algunos problemas clásicos de optimización NP-difíciles
- Tema 1.3: Optimización y búsqueda. Limitaciones de los algoritmos exactos.
- Tema 1.4: Algoritmos heurísticos: definición y conceptos básicos.
- Profesor: José Andrés Moreno Pérez y Rosa María Aguilar Chinea
- Tema 2.1: Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles
- Tema 2.2: Lógica difusa; tratamiento de información imprecisa.
- Profesor: Roberto Luis Marichal Plasencia y José Francisco Sigut Saavedra
- Tema 3.1. Introducción al reconocimiento de patrones. Clasificadores estadísticos. Neurona Artificial. Topología de Redes Neuronales: Redes Neuronales
Estáticas, redes Neuronales dinámicas.
- Tema 3.2. Entrenamiento Supervisado. Entrenamiento no Supervisado.
- Tema 3.3. Ejemplos de aplicaciones en resolución de problemas: detección de patrones, identificación de sistemas, etc.
Consulta de materiales (manuales técnicos, etc.) y actividades (búsqueda de información, etc.) en inglés.
• Clases prácticas. Se distinguen 2 tipos de actividades:
o En el aula de clase en la que se realizarán problemas y ejercicios prácticos para cuya resolución los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos en las clases de teoría.
o En aula de ordenadores y/o el laboratorio donde se realizarán prácticas de simulación en las que los alumnos emplearán distintas herramientas software para la resolución de los problemas vistos en las clases teóricas.
Dado el carácter semipresencial del máster, se concede especial importancia a las actividades propuestas a través del aula virtual.
Clases teóricas 30.00 30 [1], [3], [4], [5], [9], [11], [14], [20], [21], [22], [23], [36]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 15.00 15 [1], [14], [20], [21], [22], [23], [36]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 5.00 5 [3], [5], [20], [21], [22], [23], [36]
Estudio/preparación clases teóricas 60.00 60 [1], [3], [4], [5], [9], [11], [14], [20], [21], [22], [23], [36]
Estudio/preparación clases prácticas 20.00 20 [1], [3], [4], [5], [9], [11], [14], [20], [21], [22], [23], [36]
Preparación de exámenes 10.00 10 [20], [21], [22], [23], [36]
Realización de exámenes 5.00 5 [20], [21], [22], [23], [36]
Asistencia a tutorías 5.00 5 [9], [20], [21], [22], [23], [36]
- G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, V. Kann. A. Marchetti-Spaccamela, M. Protasi. “Complexity and
approximation”, Springer, 1999.
- M.R. Garey, D.S. Johnson. “Computer and Intractabilitys” FREEMAN 1979.
- M. Sipser. “Introduction to the theory of computation”, PWS PUBLISHING COMPANY, 1997.
- Inteligencia Artificial; Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, Volume 19, 2003.
- Handbook of metaheuristics, Fred Glovel and Gary Kochemberger (eds.), 2003.
- Metaheuristics: From Design to Implementation, El-Ghazali Talbi (eds.), ISBN: 978-0-470-27858-1, Ju 2009
- "Pattern Classification", R. Duda, P. Hart, D. Stork, 2ª Ed., Wiley Interscience, 2001
- "Neural Networks and Learning Machines", Simon Haykin, 3ª Ed., Prentice-Hall, 2009
- "Neural Networks for Pattern Recognition", Cristopher Bishop, Oxford University Press, 1995
El sistema de evaluación consistirá en la realización de pruebas objetivas, trabajos y proyectos, y se valorarán también los informes de las correspondientes memorias de prácticas.
Para aquellos alumnos que no superen los trabajos y proyectos y los Informes de las memorias de prácticas de la evaluación continua, se realizará una prueba en las correspondientes convocatorias oficiales donde el alumno deberá demostrar su capacidad para el diseño y desarrollo de proyectos y trabajos sobre los contenidos de la asignatura y la aplicación práctica de tales contenidos.
Pruebas objetivas [1], [3], [4], [5], [9], [11], [14], [20], [21], [22], [23], [36] Dominio de los conceptos de la asignatura 50%
Trabajos y proyectos [1], [14], [20], [21], [22], [23], [36] Correcta aplicación práctica de los conocimientos adquiridos 30%
Informes memorias de prácticas [3], [5], [20], [21], [22], [23], [36] Capacidad de comunicar adecuadamente el trabajo práctico realizado 20%
Competencias transversales: 1, 3, 4, 5, 9, 11, 14, 15
• Capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas.
• Capacidad de comunicación oral y escrita de los resultados de las actividades realizadas.
• Capacidad de búsqueda, obtención y gestión de información a todos los niveles.
• Realizar investigación independiente.
Competencias específicas: 20, 21, 22, 23, 36, 37
• Capacidad de aplicar los conceptos básicos de optimización y búsqueda a la resolución de problemas.
• Capacidad de aplicar las principales técnicas heurísticas y metaheurísticas para la resolución e problemas.
• Capacidad de utilizar los conceptos fundamentales de los sistemas borrosos en la resolución de problemas.
• Ser capaz de diseñar e implementar algoritmos heurísticos con componentes dif as.
• Ser capaz de aplicar las redes neuronales artificiales en la resolución de problemas.
• Ser capaz de comparar y valorar las diferentes estrategias aplicables a un problema de optimización
En la columna de horas de trabajo presencial, y dado el carácter semipresencial de la asignatura, se entiende que la mitad de las horas son realmente presenciales y la otra mitad son virtuales.
Semana 1:	 1.1 y 1.2 Complejidad algorítmica: problemas resolubles en tiempo.
Algunos problemas clásicos de optimización NP-difíciles. 4.00 6.00 10
Semana 2:	 1.3 y 1.4 Optimización y búsqueda. Limitaciones de los algoritmos exactos.
Algoritmos heurísticos: definición y conceptos básicos.
Semana 3:	 1.4 y 2.1 Algoritmos heurísticos: definición y conceptos básicos.
Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles.
Semana 4:	 2.1 Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles.
Semana 5:	 2.1 Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles.
Semana 6:	 2.1 Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles.
Semana 7:	 2.1 Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles. 4.00 6.00 10
Semana 8:	 2.1 y 2.2 Algoritmos metaheurísticos para la resolución de problemas de optimización NP-difíciles.
Lógica difusa; tratamiento de información imprecisa. 4.00 6.00 10
Semana 9:	 2.2 Lógica difusa; tratamiento de información imprecisa. 4.00 6.00 10
Semana 10:	 2.2 Lógica difusa; tratamiento de información imprecisa. 4.00 6.00 10
Semana 11:	 3.1 Introducción al reconocimiento de patrones. Clasificadores estadísticos.
Entrenamiento Supervisado. Entrenamiento no Supervisado. 4.00 6.00 10
Semana 12:	 3.2 Neurona Artificial. Topología de Redes Neuronales: Redes Neuronales Estáticas, Redes Neuronales dinámicas. 4.00 6.00 10
Semana 13:	 3.3 Ejemplos de aplicaciones en resolución de problemas: detección de patrones, identificación de sistemas, etc. 4.00 6.00 10
Semana 14:	 3.3 Ejemplos de aplicaciones en resolución de problemas: detección de patrones, identificación de sistemas, etc. 4.00 6.00 10
Semana 15:	 3.3 Ejemplos de aplicaciones en resolución de problemas: detección de patrones, identificación de sistemas, etc. 4.00 6.00 10
Semanas 16 a 18:	 Actividades de evaluación y trabajo autónomo del alumno 0

References: resolución 
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