Pr

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Práctica de búsqueda local

• Notas

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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.

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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.

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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.

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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.

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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. ?

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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.