Inteligencia Artificial Avanzada

Inteligencia Artificial Avanzada
Segundo perı́odo académico 2004
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Descripción de la Asignatura
Nombre:
Sigla:
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e-mail:
Paralelos:
Prerrequisito:
Profesor:
Horario de clases:
Horarios de consulta:
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Inteligencia Artificial Avanzada
MII-474
http://www.inf.utfsm.cl/~mcriff/IA-avanzada
mcriff@inf.utfsm.cl
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Inteligencia Artificial
Marı́a Cristina Riff
Sesión semanal:
Miércoles 5-6 Sala Postgrado
Marı́a Cristina Riff:
Miércoles 7-8
Contenido
Esta asignatura es un curso avanzado con énfasis en la propia exploración e
investigación. Este curso es una revisión de las nuevas tendencias y avances en
los métodos de búsqueda basados en heurı́sticas más conocidos. Se presentarán
las principales técnicas discutiéndolas en forma crı́tica y sus variaciones. Se utilizarán papers clave incluyendo aplicaciones. Los estudiantes conocerán cómo
y por qué estas técnicas trabajan, cuándo aplicarlas, las ventajas respecto de
otras técnicas tradicionales. Las técnicas a revisar son lo suficientemente flexibles como para incluir aplicaciones clásicas de la investigación de operaciones,
diseño en ingenierı́a, sistemas de manufactura y finanzas.
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Bibliografı́a
Los alumnos disponen de las transparencias de la asignatura en un CD en biblioteca central. Además, disponen de artı́culos de apoyo a bajar de la página
WEB de la asignatura y una carpeta en secretarı́a de informática con capı́tulos
de libros y/o artı́culos relacionados con la materia de la asignatura.
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Objetivos
• Presentar al estudiante un panorama de las nuevas tendencias y avances
en inteligencia artificial.
• Mostrar al alumno el uso de la inteligencia artificial en la resolución de
problemas del mundo real.
• Dar las herramientas para que el estudiante sea capaz de realizar investigación y presentar sus resultados
• Entregar las lı́neas para que el estudiante sea capaz de evaluar artı́culos
en los temas del curso.
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Unidades temáticas
1. Modelos de Optimización combinatoria, noción del espacio de búsqueda,
revisión de conceptos en complejidad algorı́tmica.
2. Búsqueda Local con soluciones completas hill-climbing, con soluciones parciales greedy, representación, noción de movimiento, vecindario, estrategias para el manejo de restricciones en búqueda local
3. Metaheurı́sticas, presentación de GRASP como técnica de búsqueda local
con aleatoriedad.
4. Presentación de la metaheurı́stica basada en hormigas (ANTS COLONIES),
fundamentos y su relación con los conceptos clásicos en búsqueda local.
5. Revisión de las tendencias actuales al usar ANTS como técnica
6. Estrategias para el Control de Parámetros: Sintonización, Control autoadaptativo, Control dinámico, Control adaptativo y dinámico. Revisión
de su aplicación en HC, GRASP, SA, TS.
7. Presentación de problemas prácticos enfrentados usando metaheurı́sticas.
Cómo presentar artı́culos de investigación en el área, cómo evaluar artı́culos.
8. Presentación de la metaheurı́stica Scatter Search. Similitudes y diferencias
con los algoritmos genéticos.
9. Nuevas Tendencias: Algoritmos Hı́bridos
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Software
La realización del proyecto de la asignatura se realiza en C en un ambiente
Linux.
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Evaluación
La evaluación se realizará con trabajos, revisión de un paper y un proyecto.
El proyecto será desarrollado individualmente. El proyecto puede sintetizar
múltiples estrategias de diseño o ser una profundización de una en particular
usando problemas y aplicaciones elegidas por el estudiante.
Trabajos 40% Se realizarán tareas o trabajos según el avance de la materia.
Cada tarea corresponde a un 10% de la nota final. Los trabajos previstos son:
1. Hill Climbing con el TSP
2. Implementación GRASP
3. Ants Colonies
4. Control de Parámetros
Evaluación Papers
Esta actividad será evaluada con un 10% de la nota final
Proyecto 50% El proyecto se presenta en dos etapas. Ambas requieren un
informe escrito. La primera parte se evaluará además con una presentación del
tema a investigar. La primera parte del proyecto es un 25% de la nota del
proyecto que implica la definición del tema a estudiar, la revisión del estado del
arte de lo existente. El resto del proyecto dará origen a un artı́culo cientı́fico.
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