Competències i objectius

 

Context de l'assignatura per al curs 2024-25

En esta asignatura, exploraremos los conceptos fundamentales de la algoritmia y la optimización, esenciales para abordar problemas complejos en el ámbito de la informática y la inteligencia artificial. La algoritmia se ocupa del diseño y análisis de algoritmos, las secuencias de instrucciones que permiten resolver problemas computacionalmente. Por su parte, la optimización busca las mejores soluciones dentro de un conjunto de posibilidades. El estudio de la algoritmia y la optimización proporciona las herramientas necesarias para desarrollar soluciones computacionales precisas y eficientes en diversos problemas.

 

 

Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2024-25

Competències transversals

  • CT01 : Utilitzar de manera habitual les eines informàtiques, així com les tecnologies de la informació i les comunicacions, en tot el seu acompliment professional.
  • CT02 : Comunicar de manera oral i escrita transmetent informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.

 

Competències generals

  • CG2 : Conéixer, seleccionar i aplicar mètodes dels diferents camps de la intel·ligència artificial per a la resolució de problemes d'enginyeria.
  • CG4 : Obtindre solucions eficients, òptimes i/o probables aplicant els principis propis de l'enginyeria i el mètode científic, descrivint de forma adequada el problema i realitzant una avaluació sòlida de la proposta
  • CG5 : Comunicar de manera clara i precisa coneixements, metodologies, idees, problemes i solucions en l'àmbit de la intel·ligència artificial

 

Competències Específiques

  • CE27 : Modelar de manera matemàtica i implementar algorismes per a la resolució de problemes d'optimització en l'àmbit de la intel·ligència artificial.

 

Competències bàsiques

  • CB3 : Que els estudiants tinguen la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seua àrea d'estudi) per a emetre judicis que incloguen una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica
  • CB5 : Que els estudiants hagen desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per a emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia

 

 

 

Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)

 

1. Conéixer les famílies més importants de problemes algorítmics i implementar diferents esquemes o paradigmes de disseny aplicables per a resoldre'ls.

2. Adaptar un esquema genèric a un problema concret, identificant les dades i operacions de l'esquema amb les del problema.

3. Desenvolupar heurístiques apropiades a un problema de cerca concret, valorar la seua aportació i avaluar la seua eficàcia.

4. Analitzar i comparar amb rigor l'eficiència dels algorismes distingint els conceptes d'eficiència en temps i en espai.

5. Aplicar estratègies de cerca cega i de cerca informada amb la finalitat de planificar una seqüència d'accions que permeten trobar una solució complint amb les restriccions del problema.

6. Conéixer estructures de dades per a l'organització de la informació que permeten l'obtenció d'algorismes eficients.

7. Formular problemes d'optimització mitjançant models de programació lineal i sencera aplicant algorismes de càlcul senzills per a resoldre'ls.

8. Descriure el problema d'explosió combinatòria de l'espai d'estats i les seues implicacions en cerca.

9. Seleccionar un algorisme de cerca voraç apropiat per a un problema,i caracteritzar la seua complexitat espacial i temporal

1. Conéixer les famílies més importants de problemes algorítmics i implementar diferents esquemes o paradigmes de disseny aplicables per a resoldre'ls.

2. Adaptar un esquema genèric a un problema concret, identificant les dades i operacions de l'esquema amb les del problema.

3. Desenvolupar heurístiques apropiades a un problema de cerca concret, valorar la seua aportació i avaluar la seua eficàcia.

4. Analitzar i comparar amb rigor l'eficiència dels algorismes distingint els conceptes d'eficiència en temps i en espai.

5. Aplicar estratègies de cerca cega i de cerca informada amb la finalitat de planificar una seqüència d'accions que permeten trobar una solució complint amb les restriccions del problema.

6. Conéixer estructures de dades per a l'organització de la informació que permeten l'obtenció d'algorismes eficients.

7. Formular problemes d'optimització mitjançant models de programació lineal i sencera aplicant algorismes de càlcul senzills per a resoldre'ls.

8. Descriure el problema d'explosió combinatòria de l'espai d'estats i les seues implicacions en cerca.

9. Seleccionar un algorisme de cerca voraç apropiat per a un problema,i caracteritzar la seua complexitat espacial i temporal

 

 

 

Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2024-25

 

  1. Identificar y comprender las principales familias de problemas algorítmicos y aplicar diversos paradigmas de diseño de algoritmos para resolverlos.
  2. Modificar un esquema algorítmico genérico para adaptarlo a un problema específico, asegurando la correspondencia entre los datos y operaciones del esquema y los del problema.
  3. Diseñar y desarrollar heurísticas específicas para problemas de búsqueda, evaluar su contribución y medir su efectividad en términos prácticos.
  4. Realizar análisis detallados de la eficiencia de diferentes algoritmos, distinguiendo claramente entre eficiencia temporal y espacial.
  5. Formular y resolver problemas de optimización utilizando modelos de programación lineal y entera, aplicando técnicas algorítmicas básicas.
  6. Comprender y explicar las causas y consecuencias de la explosión combinatoria en los espacios de estados durante la búsqueda.
  7. Seleccionar y aplicar algoritmos de búsqueda voraz adecuados para problemas específicos, analizando y describiendo su complejidad tanto espacial como temporal.

 

 

 

Dades generals

Codi: 33665
Professor/a responsable:
Calvo Zaragoza, Jorge
Crèdits ECTS: 6,00
Crèdits teòrics: 1,20
Crèdits pràctics: 1,20
Càrrega no presencial: 3,60

Departaments amb docència

  • Dep.: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS
    Àrea: LLENGUATGES I SISTEMES INFORMATICS
    Crèdits teòrics: 1,2
    Crèdits pràctics: 1,2
    Aquest departament és responsable de l'assignatura.
    Aquest dep. és responsable de l'acta.

Estudis en què s'imparteix