En aquesta assignatura s'estudia el paradigma de la programació amb restriccions com a eina per a la resolució de problemes d'optimització combinatòria.
Professorat
Responsable
Francisco Javier Larrosa Bondia (
)
Hores setmanals
Teoria
1
Problemes
1
Laboratori
1
Aprenentatge dirigit
0.116
Aprenentatge autònom
5
Competències
Competències Tècniques Generals
Genèriques
CG1 - Capacitat per a projectar, dissenyar i implantar productes, processos, serveis i instal·lacions en tots els àmbits de la Intel·ligència Artificial.
Competències Tècniques de cada especialitat
Acadèmiques
CEA1 - Capacitat de comprendre els principis bàsics de funcionament de les tècniques principals dels Sistemes Multiagents, i saber utilitzar-les en l'entorn d'un sistema o servei intel·ligent.
CEA13 - Capacitat de comprendre les tècniques avançades de Modelització, Raonament i Resolució de problemes, i saber dissenyar, implementar i aplicar aquestes tècniques en el desenvolupament d'aplicacions, serveis o sistemes intel·ligents.
Competències Transversals
Raonament
CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.
Objectius
Capacitat per modelar de manera òptima un problema d'optimització discreta i resoldre'l utilitzant les eines mes adients.
Competències relacionades:
CT6,
CEA1,
CEA13,
CG1,
Es faran classes de teoria per introduir els conceptes teòrics fonamentals, classes de problemes per tal d'exercirtar el seu us, i classes de laboratori on es veurà l'us real de la tecnologia
Mètode d'avaluació
Al llarg del curs s'aniran fent petits projectes amb un pes entre un 5% i un 20% de la nota final en funcio de la seva dificultat. També es farà un examen final amb un pes al voltant del 30% de la nota