UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO PRÓ-REITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO
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- Ágata Marroquim Moreira
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1 PLANO DE ENSINO UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO PRÓ-REITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO Rua Dom Manoel de Medeiros, s/n Dois Irmãos Recife-PE Fone: 0xx I IDENTIFICAÇÃO CURSO: BACHARELADO EM CIÊCIA DA COMPUTAÇÃO MODALIDADE: PRESENCIAL DISCIPLINA: PROJETO E ANÁLISE DE ALGORITMOS PRÉ-REQUISITO: ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS II (X)OBRIGATÓRIA ( )OPTATIVA DEPARTAMENTO: UNIDADE ACADÊMICA DE GARANHUNS PROFESSOR RESPONSÁVEL: Rian Gabriel Santos Pinheiro Ano: 2017 Semestre Letivo: (X) Primeiro ( )Segundo Total de Céditos: 4 Carga Horária: 60 II EMENTA (Sinopse do Conteúdo) Corretude de Algoritmos Recursivos e Iterativos. Notação e Análise Assintótica. Eficiência de Algoritmos Recursivos e Não-Recursivos. Análise Empírica. Grafos e Sub-grafos; Isomorfismo, Matrizes de Adjacência e Incidência, Caminhos e Ciclos. Árvores. Caracterização de Árvores, Cortes de Arestas, Cortes de Vértices. Conectividade: Conectividade de Vértices e Arestas; Ciclos Eulerianos e Hamiltonianos. Emparelhamentos. Coloração de Vértice e de Aresta. Planaridade. Redes de Fluxo. Algoritmos Gulosos. Programação Dinâmica. Backtracking. Branch-and-Bound. NP-completude III OBJETIVOS DA DISCIPLINA Geral: Introduzir aspectos avançados da análise e síntese de algoritmos Específicos: Capacidade de analisar a complexidade de algoritmos;
2 Conhecimento sobre a teoria e algoritmos em grafos; Conhecimento sobre algoritmos avançados; Conhecimento sobre a teoria da complexidade. IV CONTEÚDO PROGRAMÁTICO Corretude e Análise de Algoritmos: Corretude de Algoritmos Recursivos e Iterativos; Notação e Análise Assintótica; Eficiência de Algoritmos Recursivos e Não-Recursivos; Análise Empírica. Teoria dos Grafos Grafos e Sub-grafos Árvores Conectividade Ciclos Euleriano e Hamiltoniano Empalheramento Coloração por Aresta; Cliques e Conjuntos Independentes; Coloração por Vértice; Grafos Planares; Grafos Direcionados e Fluxo; Projetos de Algoritmos Divisão e Conquista; Algoritmos Gulosos; Programação Dinâmica; Programação Matemática: Modelagem Matemática; Introdução à Programação Linear 2
3 Branch-and-Bound NP-completude; Lidando com NP-completude: Backtracking Heurísticas e Meta-heurísticas Algoritmos Aproximativos V MÉTODOS DIDÁTICOS DE ENSINO (X) Aula Expositiva ( ) Seminário ( ) Leitura Dirigida (X) Demonstração (prática realizada pelo Professor) ( ) Laboratório (prática realizada pelo aluno) ( ) Trabalho de Campo (X) Execução de Pesquisa ( ) Outra: VI CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO O objetivo da avaliação do aluno é de posicioná-lo quanto ao seu nível de aprendizagem na disciplina. Para tanto devem ser realizadas avaliações intermediárias sob forma de testes, trabalhos escritos. A avaliação final, de caráter complementar, deve permitir uma visão do aprendizado de modo holístico, dentro das perspectivas pedagógicas da Instituição. A avaliação será realizada no decorrer das atividades, do tipo formativa. 1a VA = Teste 1 (peso 1) + Lista de Exercícios(peso 1) 2a VA = Teste 2 (peso 1) + Lista de Exercícios(peso 1) 3a VA = Prova Prova Final = Prova OBS1: a 3a VA e Prova Final incluem toda a matéria do semestre. Nº DATA CONTEÚDO 1 03/5 Apresentação do curso, plano de ensino, Introdução à Corretude de Algoritmos 2 04/5 Corretude de Algoritmos Recursivos e Iterativos I 3 10/5 Corretude de Algoritmos Recursivos e Iterativos II 4 11/5 Notação e Análise Assintótica I 5 17/5 Notação e Análise Assintótica II 6 18/5 Notação e Análise Assintótica III 7 24/5 Eficiência de Algoritmos Recursivos e Não-Recursivos I 3
4 8 25/5 Eficiência de Algoritmos Recursivos e Não-Recursivos II 9 31/5 Grafos e Sub-grafos 10 1/6 Árvores 11 7/6 Conectividade 12 8/6 Ciclos Euleriano e Hamiltoniano 13 14/6 Grafos Planares; Grafos Direcionados e Fluxo; 14 15/6 Empalheramento e Coloração por Aresta; 15 21/6 Cliques e Conjuntos Independentes; Coloração por Vértice; 16 22/6 Revisão Prova 17 28/6 1 VA 18 29/6 Divisão e Conquista 19 5/7 Algoritmos Gulosos 20 6/7 Programação Dinâmica ; 21 12/7 Programação Matemática ; 22 13/7 NP-completude I 23 19/7 NP-completude II 24 20/7 NP-completude III 25 26/7 Lidando com NP-completude I 26 27/7 Lidando com NP-completude II 27 2/8 Lidando com NP-completude III 28 3/8 Backtracking 29 9/8 Algoritmos Aproximativos 30 10/8 2a VA 31 25/8 3a VA 32 31/8 Prova Final VII BIBLIOGRAFIA BÁSICA: Boaventura, P. & Jurkiewicz, S. (2009), Grafos: Introdução e Prática, Blucher. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. & Stein, C. (2002), Algoritmos: Teoria e prática, Editora Campus. Gersting, J. L. (1982), Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação, LTC. COMPLEMENTAR: Boaventura, P. (2012), Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos, Blucher. Medina, M. & Fertig, C. (2004), Algoritmos e Programação, Campus. Sipser, M. (2007), Introdução à Teoria da Computação, Thomsom Pioneira. 4
5 Velloso, F. C. (2004), Informática Conceitos Básicos, Campus. Garanhuns, 20 de abril de 2017 Rian Gabriel Santos Pinheiro 5
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