| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A8 | Deseño e arquitectura de Sistemas de Información. |
| B1 | Capacidade de análise e síntese. |
| B4 | Capacidade de resolución de problemas. |
| B12 | Creatividade. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Ser capaz de realizar sistemas de procesado de información. Técnicas de resolución de problemas | AP8 |
BP1 BP4 BP12 |
CM6 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| TEMA 1: INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA | -- CONCEPTOS BÁSICOS -- TERMINOLOGÍA -- ORÍGENES. HISTORIA DE LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA |
| TEMA 2: CONCEPTOS DE BIOLOGÍA | -- BIOLOGÍA CELULAR Y MOLECULAR -- GENÉTICA -- ECOLOGÍA |
| TEMA 3: ALGORITMO GENÉTICO | -- ¿COMO FUNCIONA? -- CICLO GENERAL DE UN ALGORITMO GENETICO ESTANDAR -- CODIFICACIÓN DEL PROBLEMA -- FUNCIÓN DE EVALUACIÓN -- OPERACIONES GENÉTICAS -- SELECCIÓN -- CRUCE -- MUTACIÓN |
| TEMA 4: PROGRAMACIÓN GENÉTICA | -- CODIFICACIÓN DEL PROBLEMA -- OPERADORES GENÉTICOS -- EVALUACIÓN |
| TEMA 5: OTRAS TÉCNICAS DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA | -- VIDA ARTIFICIAL -- PARTICLE SWARM OPTIMIZATION -- ANT COLONY OPTIMIZATION -- DNA COMPUTING |
| TEMA 6: APLICACIONES | -- CASOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN. -- EJEMPLOS DE PRUEBA -- PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN -- SERIES TEMPORALES DE LABORATORIO -- CASOS REALES -- MEDICINA -- INGENIERÍA CIVIL -- SERIES TEMPORALES REALES |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Solución de problemas | 15 | 25 | 40 |
| Sesión maxistral | 25 | 15 | 40 |
| Atención personalizada | 20 | 0 | 20 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Solución de problemas | Exposición de varios casos prácticos de resolución de problemas y codificación en computador. Se programarán diferentes algoritmos y se probarán los diversos parámetros de cada algoritmo, adecuándolos a los diferentes problemas planteados. |
| Sesión maxistral | Exposición de los contenidos teóricos de la asigantura así como casos prácticos de resolución de problemas en pizarra. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Solución de problemas | Se evaluarán las prácticas propuestas que el alumno ha desarrollado a lo largo del curso | 60 |
| Sesión maxistral | La evaluación de los contenidos teóricos del curso se realizará mediante examen escrito. | 40 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Holland, J. H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. MIT Press
Engelbrecht, Andries P. (2002). Computational intelligence an introduction . John Wiley & Sons
GOLDBERG, D.E (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley
KOZA, J.R. (1992). Genetic Programming: On the Programming of Computers by means of Natural Selection. MIT Press |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | ||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | ||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | |
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| Materias que continúan o temario | |
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| Observacións | |