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Práctica de búsqueda local Notas. Algoritmo del temple simulado El algoritmo del temple simulado tiene un método no documentado que permite hacer una.

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Presentación del tema: "Práctica de búsqueda local Notas. Algoritmo del temple simulado El algoritmo del temple simulado tiene un método no documentado que permite hacer una."— Transcripción de la presentación:

1 Práctica de búsqueda local Notas

2 Algoritmo del temple simulado El algoritmo del temple simulado tiene un método no documentado que permite hacer una traza de los valores de los parámetros durante la ejecución. El método se llama traceOn() y se llama después de crear la instancia del algoritmo.

3 Material adicional Hay a disposición varias practicas de cuatrimestres pasados con las que se pueden probar los algoritmos. Seria conveniente que os familiarizáreis con los ejemplos de problemas que tenéis. Podéis mirar el código fuente y ejecutarlo. Entre los ejemplos, disponéis de prácticas que hicieron vuestros compañeros cuatrimestres pasados. –Tenéis los enunciados de las practicas correspondientes en el apartado de Otro Material de la página Web [http://www.lsi.upc.edu/~bejar/ia/madicional.html].

4 Material adicional Podéis probar la practica del marenostrum y dos versiones de connectat utilizando los ficheros.bat que encontrareis en I:\AIA, los ficheros son: –marenostrum.bat –connectat.bat –centrals.bat El interfaz del marenostrum es un poco grande, igual hay problemas para verla en los monitores de los aularios. El enunciado está publicado en el racó. Se puede empezar a trabajar ya a partir de esta semana.

5 El guion de la practica Javier Béjar ha hecho un par de clases Java para que no necesitéis preocuparos de cómo se generan los escenarios. Ha colgado las clases en la pagina de laboratorio: –Tienen los fuentes, el compilado y la documentación de las clases. –En la documentación se explica cómo generar las diferentes proporciones entre oferta y demanda. 5

6 El guion de la practica La oferta y demanda se generan de manera aleatoria según unas distribuciones estadísticas. Están escogidas de manera que no sea demasiado difícil encontrar ofertas que cuadren con demandas, pero no son tan permisivas para que todo cuadre con todo. Las clases se llaman IA.bonos.Demanda e IA.bonos.Oferta. 6

7 El guion de la practica Debéis generar un objeto de cada clase para generar ofertas y demandas. Podéis generar el objeto pasando una semilla para que podáis reproducir los experimentos. Las funciones que generan los escenarios se llaman generaDemanda y generaOferta y reciben un parámetro entero indicando la cantidad que se ha de generar. Devuelven un ArrayList con objetos Demanda y Oferta. 7


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