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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Guimarães, Irce Fernandes Gomes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Gomes, Helton Cristiano | - |
| Autor(es): dc.contributor | Guimarães, Irce Fernandes Gomes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Reis, Allexandre Fortes da Silva | - |
| Autor(es): dc.contributor | Gomes Júnior, Aloisio de Castro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Gomes, Helton Cristiano | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza, Larissa Aparecida Lopes de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:46:59Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:46:59Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20823 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1023976 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | Empresas de diversos setores enfrentam desafios relacionados à formação de equipes para grupos de trabalho, alocação de recursos humanos em projetos, formação de juntas médicas, seleção de times esportivos e tripulações de aeronaves. Fatores como altos investimentos em treinamento, elevados índices de rotatividade e atrasos nas entregas de serviços e produtos são fontes de preocupação e motivação para que empresas busquem soluções tecnológicas que otimizem o processo de formação de equipes. Neste contexto, o uso da programação matemática e meta-heurísticas se destacam como ferramentas promissoras. Devido a este fato, este estudo propõe uma solução computacional utilizando as meta-heurísticas Iterated Local Search (ILS) e o Variable Neighborhood Search (VNS) para a abordagem deste problema, tendo como análise preliminar um modelo de programação linear. Os resultados adquiridos por estes três meios foram comparados por testes feitos em trinta instâncias geradas de forma aleatória. As análises dos gaps entre as soluções ótimas e as soluções oriundas das meta-heurísticas ILS e VNS mostraram-se promissoras e demonstraram bons indicadores de decisões estratégicas. Com base nessas descobertas, os algoritmos são aplicados a um cenário real, gerando soluções que efetivamente aumentam o potencial de execução dos projetos, contribuindo com uma análise diferenciada para a melhoria dos processos de alocação de recursos humanos em empresas. | - |
| Descrição: dc.description | Companies across various sectors face challenges related to team formation for workgroups, allocation of human resources in projects, formation of medical boards, selection of sports teams, and aircraft crews. Factors such as high investments in training, high turnover rates, and delays in service and product delivery are sources of concern and motivation for companies to seek technological solutions that optimize the team formation process. In this context, the use of mathematical programming and metaheuristics stand out as promising tools. Due to this fact, this study proposes a computational solution using the metaheuristics Iterated Local Search (ILS) and Variable Neighborhood Search (VNS) to address this problem, with a preliminary analysis based on a linear programming model. The results obtained by these three means were compared through tests conducted on fifteen randomly generated instances. The analyses of the gaps between the optimal solutions and the solutions derived from the ILS and VNS metaheuristics proved promising and demonstrated good indicators for strategic decision-making. Based on these findings, the algorithms are applied to a real-world scenario, generating solutions that effectively enhance project execution potential, contributing to a differentiated analysis for the improvement of human resource allocation processes in companies. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 United States | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 11/07/2024 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Recursos humanos - alocação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatória | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatória - meta-heurísticas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Iterated Local Search - ILS | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Variable Neighborhood Search - VNS | - |
| Título: dc.title | Estudo de formação de equipes : abordagem por meio de meta-heurísticas para alocação de recursos humanos em projetos. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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