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Aplicaciones para el aprendizaje de algoritmos - Coggle Diagram
Aplicaciones para el aprendizaje de algoritmos
GreedEX
Eficiencia
Optimidad
Corrección
Encontramos visualización común de los algoritmos voraces
Encontramos que lo más interesante podría ser proponer funciones de selección
Método experimental
Partimos de un algoritmo voraz genérico
Proponemos varias funciones de selección y aplicamos el algoritmo particularizado para ellas.
Evaluamos la optimidad de estas funciones de selección
OptimEx
Sistema general de comparación de la óptimidad de algoritmos que resuelven el mismo problema
Diseño
Interfaz de usuario similar a GreedEx
Panel de teoría
Panel de visualización y control de animación
Comparar los resultados obtenidos en la tabla histórica y de resumen.
Su formato es parecido al de las tablas de GreedEx, aunque la tabla de resumen contiene información nueva que facilita la comparación de algoritmos exactos y aproximados,
Errores
Algoritmos con resultados erróneos
Falta de claridad
Utilizar datos inadecuados
Marcar un algoritmo subóptimo como óptimo