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O Objeto de Aprendizagem LOBO como Ferramenta no Ensino Dialógico e Investigativo de

Heurísticas e Metaheurísticas

Andre Zanki CordenonsiFábio da Purificação de Bastos

Felipe Martins Müller

Universidade Federal de Santa Maria


� Para que servem?

� Para tratar Problemas de Otimização Combinatória!

� O que são Problemas de Otimização Combinatória?


� Um problema de otimização é um problema para o qual temos diferentes soluções possíveis.

� Tais soluções podem ser avaliadas e comparadas, efetuando a otimização.

� Por otimizar, se entende encontrar um valor ótimo para um determinado problema, usualmente sob determinadas restrições.

� Os conjuntos representam agrupamentos de itens que só podem ser selecionados através de uma série de regras (restrições do problema), formando subconjuntos.

� Um agrupamento de itens específicos na forma de subconjuntos é denominado uma possível solução do problema e, invariavelmente, possui algum custo associado.

� O objetivo central da otimização combinatória é encontrar um subconjunto cujo custo seja mínimo.


� Quem trabalha com isso?� Ciência da computação, matemática,

administração, engenharia da produção

� Que tipos de problemas� Particionamento� Árvore Geradora Mínima� Roteamento de Veículos� Fluxo


� Problema do Caixeiro Viajante� Definição informal� Um vendedor deve receber um conjunto de

cidades que deve visitar uma única vez, bem como um custo cij que é associado a cada par de cidades i e j deste conjunto. Usualmente, este custo representa a distância de partir da cidade iaté a cidade j. Ele deve encontrar uma seqüência de cidades que gere uma rota de custo mínimo.


� Problema do Problema Caixeiro Viajante� Número de rotas aumenta na seguinte razão:

� PCV SIMÉTRICO

� PCV ASSIMÉTRICO

� IMPOSSÍVEL GERAR TODAS AS SOLUÇÕES PARA GARANTIR A ÓTIMA (probl. grandes dim.)


� Heurística� Algoritmo modelo cognitivo

regras baseadas na experiência conhecimento

� Construtivas: construir rota inserção de uma cidade de cada vez

� Melhoramento: iniciam com uma rota modificam para ver se há melhoria


� Metaheurísicas guiam outras heurística buscam evitar problemas das heurísticas (ciclagem, platôs, escarpas)


� Ensino de Heurísticas e Metaheurísticas� Literatura = modelagem e implementação de

novas técnicas� Objetivo das disciplinas = prover um amplo

espectro de todos os problemas e algoritmos ou se concentrar na exploração das nuances dos algoritmos heurísticos?

� Problema tipo = PCV


� Ensino de Heurísticas e Metaheurísticas� disciplina É definir e construir modelos

matemáticos� formalismo e abstração� estímulo criativo é mais importante que conhecer

todos os problemas� a disciplina é, essencialmente, problematizadora!

Concepção Pedagógica

� Diálogo� canal de comunicação

� Entendimento, informação e conhecimento

� reflexão conjunta e observação cooperativa da experiência

� É possível dialogar com alunos de graduação?


� SIM!� Paulo Freire

� Politicidade do ato educativo� Diálogo como base pedagógica

� Ampliação de sua visão através do diálogo� Desafiar os alunos a refletir sobre seu papel na sua

própria sociedade


� Investigação-Ação� Pesquisa = Ensino� Professor observa a si mesmo dando aula� Analisando sua prática, pode agir sobre a mesma

� Carr e Kemins� Planejamento� Ação� Observação� Reflexão


� AÇÃO!� Angotti e Delizoicov

� Desafio Inicial� Organização do Conhecimento� Aplicação do Conhecimento

� De Bastos e Müller� Desafio Inicial� Melhor Solução Educacional no Momento� Desafio Mais Amplo

Objetos de Aprendizagem

� Mecanismos de software relacionados ao tratamento dispensado para o conteúdo, apoio as interfaces de usuário para a interatividade e capacidade de acesso aos mesmos (IP, MORRISON)

� Qualquer entidade, digital ou não digital, que pode ser utilizada, reutilizada ou referenciada durante o aprendizado apoiado pela tecnologia. (IEEE)

LOBO

� LOBO: Learning Object Based on

Optimization

� Simulador de heurísticas e metaheurísticas para o Problema do Caixeiro Viajante

� Base comum para alunos e professores� Software livre� Distribuído no formato código, pacote scorm ou

executável

LOBO

� Funciona em dois modos� Expert: não apresenta tutoriais ou informações� Tutoriado: apresenta informações sobre a

implementação dos algoritmos e definições conceituais

� O aluno escolhe o modo!

LOBO

� Permite� Carregar arquivos de problemas� Simular passo a passo os algoritmos construtivos

e de melhoramento� Exibir a melhor solução� Trocar de problemas em tempo de execução� Executar vários algoritmos e fazer comparações

entre os mesmos (através do histórico)

LOBO

� Visualização� Simulação� Tela de Resultados� Histórico� Gráficos (metaheurísticas)

Discussão

� Os alunos sentem-se atraídos pela idéia de desenvolver a disciplina através de experimentações

� Resolução de um problema x Avaliação de custo não se torna claro no início da disciplina

� Alunos buscam mais informações sobreaplicações práticas

� Atividades de colaboração não atraíam osalunos

Discussão

� O LOBO atraiu os alunos, tanto navisualização quanto na implementação

� Alunos acreditam que é mais fácil entenderas heurísticas apresentadas através do LOBO

� A aplicação do LOBO nos algoritmos de melhoramento e metaheurísticas trouxe um novo ânimo aos alunos

Discussão

� Metodologia� Discussão dos resultados foram bastante

promissoras� Utilização das atividades de colaboração se

mostraram cruciais

Conclusões

� Estudantes mais participativos, testando opções tanto na práticacomo na teoria

� Avaliação da prática docente – investigação/ação� Opção pelo acompanhamento das atividades com pontos de

verificação� Aspectos pontuais das aulas

� Praticamente todas as aulas podem ser dadas utilizando o LOBO

� Complexidade de algoritmos: o LOBO fornece o número de passos de cada algoritmo executado

� Definição do PCV: o LOBO fornece uma definição formal (textual) do problema, bem como o mesmo sendo resolvido

� IA e suas inter-relações com a sociedade: é possível pegar dados reais de problemas que os alunos trazem para rodar no LOBO

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