Fome e Abundância: Um Paradoxo Brasileiro?
17 a 22 de outubro de 2016
Trabalho 7345
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Teoria e Tecnologia da informação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Lucas Burahem Martins |
| Orientador | MARCUS HENRIQUE SOARES MENDES |
| Título | Meta-heurísticas Aplicadas ao Problema de Alocação de Salas de Aula: estudo de Caso na UFV - Campus Florestal |
| Resumo | O PAS (Problema de Alocação de Salas de Aulas) é um problema frequente em instituições de ensino como escolas e universidades. Ele consiste na dificuldade encontrada para realizar alocações de salas, sem o uso de um sistema computacional, devido a problemas como capacidade das salas de aula, horários das disciplinas, recursos nas salas de aulas, grande quantidade de disciplinas a ser alocadas, entre outros. A proposta para o trabalho de iniciação científica é a construção de um algoritmo capaz de resolver o problema de alocação de salas por meio do uso de um algoritmo genético. Para tanto, deverão ser geradas alocações iniciais aleatórias e aplicadas penalidades sobre elas. Estas penalidades se referem às restrições do problema como disciplinas alocadas a salas de aula que não comportam a quantidade de alunos, disciplinas alocadas fora de seu turno, disciplinas com pequena quantidade de alunos alocadas a salas com grande capacidade, disciplinas alocadas em salas diferentes em um mesmo horário, entre outras. As penalidades encontradas em cada alocação gerada serão somadas e as alocações com menor penalidade total serão combinadas por meio de operações genéticas do algoritmo, gerando assim uma alocação de salas como solução ótima para o problema. O algoritmo foi testado para a alocação de 50 disciplinas, sendo 10 para cada prédio disponível. Para 10 execuções do algoritmo genético proposto, com 100 gerações, as penalidades foram diminuídas, porém, algumas execuções não atenderam a todos os requisitos essenciais. Para execuções com 200 gerações foi possível observar que todas as restrições essenciais foram atendidas e que as penalidades aplicadas as alocações aleatórias iniciais foram diminuídas significativamente. Os resultados obtidos foram todas colhidos e transformados em tabelas com dados estatísticos e gráficos com o objetivo de demonstrar que o algoritmo atende aos objetivos especificados e que é capaz de gerar uma alocação de salas de aula otimizada que atendem às necessidades requisitadas. Tais gráficos e tabelas serão mostrados em painel a ser apresentado no evento. |
| Palavras-chave | Alocação de Salas, Algoritmo Genético, Otimização |
| Forma de apresentação..... | Painel, Oral |