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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ramirez Pozo, Aurora Trinidad | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Borges, Suzan Kelly | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-21T23:26:11Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-21T23:26:11Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-04 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/1884/25068 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/25068 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: A produção de grades horárias em instituições de ensino é uma tarefa complexa e de difícil solução, pois, neste contexto, existem muitas restrições necessárias à validade e aplicabilidade das respostas produzidas. Na literatura, a produção de grades horárias e, na verdade, uma das variações de timetabling, o qual, em essência, é um problema de escalonamento de eventos em um periodo finito de tempo, sujeito a restrições, como por exemplo, tempo, recursos humanos disponíveis (professores), recursos físicos existentes (salas de aula) e atividades a serem desenvolvidas (exames, aulas, entre outros). Para solucionar esse problema e automatizar o processo, abordagens de Inteligência Artificial têm sido aplicadas com sucesso, mais especificamente, os métodos da Computação Evolutiva. A computação evolutiva define uma classe de algoritmos que modelam computacionalmente os conceitos da teoria da Evolução de Charles Darwin. Esses algoritmos aplicam operadores genéticos sobre populações de indivíduos, visando à produção de indivíduos mais aptos que os antigos. Como resultado, obtêm-se indivíduos ou soluções candidatas com um alto grau de aptidão para solucionar um problema específico. O objetivo principal deste trabalho é estudar e implementar uma solução para o problema de Geração de Grades Horárias, com base na Computação Evolutiva. O método evolutivo escolhido é denominado Algoritmo Coevolutivo Cooperativo. Esse método subdivide um problema complexo em problemas menores, sendo que cada um deles é representado por uma população pertencente ao dominio do problema. Cada uma dessas populações possui características individuais e, no processo, todas evoluem paralelamente, de maneira cooperativa, por meio de sucessivas aplicações de operadores genéticos. Ao final do processo, os representantes de cada uma das populações formam, em conjunto, uma solução completa. Para verificar a validade do método para a resolução do problema em estudo, implementou-se um algoritmo cooperativo. Os resultados dos experimentos mostraram que algoritmos cooperativos são ferramentas poderosas, capazes de resolver problemas complexos de otimização numérica sujeitos a restrições. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teses | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmos geneticos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatoria | - |
Título: dc.title | Resoluçao de Timetabling utilizando algoritmos genéticos e evoluçao cooperativa | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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