O trabalho premiado, Towards statistical convergence criteria for mutation-based evolutionary algorithms, apresenta uma prova de conceito que prevê o uso de testes estatísticos para descobrir características da convergência de uma classe de meta-heurística de otimização. “Trata-se de um trabalho preliminar sobre métodos heurísticos, que são aqueles que se aplicam a problemas em que os métodos exatos não podem ser utilizados. Nesse estudo, é abordada uma classe de algoritmos evolutivos aplicados a problemas de otimização, área muito importante para a melhoria de métodos e processos de engenharia”, explica o professor. A apresentação do trabalho e seus códigos-fonte estão disponíveis neste link. Durante o mesmo evento, a UFMG foi escolhida para sediar a próxima edição do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, que ocorrerá no segundo semestre de 2017.
O professor Felipe Campelo, do Departamento de Engenharia Elétrica da UFMG, recebeu o prêmio de melhor artigo apresentado na segunda edição do Latin American Congress on Computational Intelligence, realizado em Curitiba, de 13 a 16 de outubro.