Uma proposta baseada em algoritmo genético para o problema timetable escolar compacto

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorScheer, Sérgio, 1957--
Autor(es): dc.contributorGóes, Anderson Roges Teixeira-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia-
Autor(es): dc.creatorMikuska, Márcia Inês Schabarum-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:06:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:06:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-18-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-18-
Data de envio: dc.date.issued2015-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/41889-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/41889-
Descrição: dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Sérgio Scheer-
Descrição: dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Anderson Roges Teixeira Góes-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 11/12/2015-
Descrição: dc.descriptionInclui referências : f.74-79-
Descrição: dc.descriptionResumo: O início do ano letivo é marcado por um desafio clássico a uma equipe pedagógica: montar a distribuição de aulas e turmas aos professores, um Scholar Timetabling Problem, atendendo necessidades apresentadas pelo corpo docente e garantindo que a carga horária semanal de cada disciplina seja cumprida em sua totalidade para as turmas. É comum, tanto em escolas públicas quanto particulares de pequeno e médio porte, que este trabalho ainda seja realizado manualmente por vários motivos: hábito; desconhecimento ou falta de habilidade com softwares pagos ou gratuitos; gosto pelo desafio ou por envolver custos que poderiam ser evitados. As variáveis do problema envolvem produtos entre as quantidades de professores, turmas, dias letivos na semana e aulas por dia, tornando o universo de possíveis soluções relativamente grande. Dependendo do método escolhido, o processo de busca de uma solução factível é desgastante, árduo e demanda considerável período de tempo normalmente escasso. O atendimento da disponibilidade dos dias em que ministram aulas é de extrema importância para os professores de pequenas escolas, que geralmente mantem outros vínculos empregatícios. É preciso que janelas e aulas isoladas sejam minimizadas e, sendo possível, evitadas. Neste contexto a presente pesquisa visa construir uma interface que receba os dados do problema e, após valida-los, seja capaz de fornecer uma solução ao problema que seja factível e na qual a quantidade de janelas seja mínima. O uso de meta-heurística baseada em Algoritmo Genético neste processamento se dá pela eficiência com que este método se aproxima de soluções com boa qualidade. Foram utilizados dados reais de duas escolas de ensino fundamental de pequeno porte de região de Curitiba-PR para validar os processos desenvolvidos. Inicialmente se conjecturou que reduzindo o número de janelas nas grades horárias dos professores se conseguiria um horário concentrado no mínimo de dias necessários, satisfazendo as restrições apresentadas. A redução de janelas ocorreu devido à penalização destas situações durante a execução da meta-heurística, favorecendo soluções que apresentaram as menores quantidades de janelas. Foram obtidos horários concentrados dentro de um dia letivo, porém dispersos na semana dos professores com maior disponibilidade de dias. Os resultados obtidos demonstram que a redução de janelas é importante, mas não é suficiente para minimizar a quantidade de dias de trabalho. Palavras-chaves: Scholar Timetabling Problem. Otimização. Meta-heurística. Algoritmo Genético.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: The beginning of the school year is marked by a classic challenge for a pedagogical team: assembling a distribution of classes to the teachers, a scholar timetabling problem, by meeting needs presented by the teaching staff and ensuring that the weekly duration of each discipline is fully accomplished for the classes. In both public and private schools, small or medium, it is still common to do this task manually for several reasons: habit; unfamiliarity or lack of skill with paid or free software; a taste for challenge or avoiding unnecessary costs. The variables of the problem involve products between the numbers of teachers, classes, school days a week and classes per day, making the universe of possible solutions relatively large. Depending on the chosen method, the process of searching for a feasible solution is exhausting, difficult and demands a considerable period of time usually scarce. Satisfying the days' availability is of utmost importance for the small schools teachers, who usually maintain other employment relationships. It is required that idle slots and isolated classes be minimized and, if possible, avoided. In this context, the present research aims to build an interface that receives the issue data and, after validating them, is able to provide a feasible solution to the problem, with a minimal amount of idle slots. The use of a metaheuristic based on Genetic Algorithms in this processing is given by the efficiency with which this method approximates to solutions with good quality. Real data from two small primary schools in the region of Curitiba-PR were used to validate the developed processes. Initially, it was conjectured that, by reducing the number of idle slots in the teachers' schedules, it would be possible to get a schedule concentrated on the minimum days needed, satisfying the presented constraints. The reduction of idle slots occurred due to the penalty of these situations during the metaheuristic execution, favoring solutions that had the lowest amounts of slots. Timetables without slots were obtained with lessons concentrated within a school day, yet dispersed in the week of the teachers with greater availability. The obtained results show that the reduction of slots is important, but not sufficient to minimize the number of workdays. Key-words: Scholar Timetabling Problem. Optimization. Metaheuristics. Genetic Algorithm.-
Formato: dc.format103 f. : il. algumas color.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise numérica-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização matematica-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmos geneticos-
Palavras-chave: dc.subjectModelos matematicos-
Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Título: dc.titleUma proposta baseada em algoritmo genético para o problema timetable escolar compacto-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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