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School Timetabling Problem. Grupo: Romney Nunes Moreira Tiago Souza de Oliveira. Sumário. Introdução Modelo Matemático do Problema Apresentação do Algoritmo Programação Genético Exemplo Didático Conclusão Referencias Bibliográficas. Introdução.
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School Timetabling Problem Grupo: Romney Nunes Moreira Tiago Souza de Oliveira
Sumário • Introdução • Modelo Matemático do Problema • Apresentação do Algoritmo Programação Genético • Exemplo Didático • Conclusão • Referencias Bibliográficas
Introdução • O problema diz respeito à distribuição de aulas, com horários previamente estabelecidos, a salas, respeitando-se um conjunto de restrições de várias naturezas; • Em função a tal situação, uma atenção especial vem sendo dada à automação deste problema;
Introdução • Logo, o problema é tratado através de técnicas heurísticas; • Dentre as metaheuríticas mais utilizadas, as que mais vem tendo sucesso com os problemas de programação de horários, podemos citar: Simulated Annealing, Busca Tabu, Programação Genética;
Modelo Matemático • Nesse caso, dik é a conveniência de se ter uma aula do curso i no período k. Como o problema já é um NP-Completo, pré-associações e indisponibilidades não o tornam mais complexo;
Modelo Matemático • O problema do quadro de horários de curso é apresentado matematicamente considerando-se que existem C cursos, dados por c1, c2, ..., cc.. Cada curso ci consiste de k aulas. Há um conjunto de r currículos, dados por S1, S2,...,Sr, formados por cursos com estudantes em comum. • Infere-se, então, que os cursos pertencentes ao currículo Si não podem ter suas aulas agendadas para o mesmo período. Tem-se h períodos e ak é o número máximo de aulas que podem ser agendadas para o período hi, ou seja, o número de salas disponíveis para aquele período.Segue-se, então, a seguinte formulação;
Apresentação do Algoritmo • O Algoritmos Genéticos é um algoritmos baseados nos mecanismos de seleção natural e da genética [Goldberg, 1989].
Apresentação do Algoritmo • Gerar a população inicial de forma aleatória. • Calcular o grau de adaptação de cada individuo. • Gerar um nova população. • Feita essa nova geração, o algoritmo substituir a população antiga pela nova população. • Na seqüência faz a verificação dessa nova população, observando as restrições das condições de parada.
Exemplo Didático Quadro de Horários gerado aleatoriamente
Exemplo Didático Horário inicial depois de calculado o grau de adptação Novo quatro de Horários
Conclusão • O School Timetabling Problem além de ser utilizado em instituições de ensino pode ser utilizado em várias outras aplicações. • Os Algoritmos: Algoritmo Genético, Busca Tabu e o Simulated Annealing (Recozimento Simulado), são os que atualmente oferecem uma melhor solução para o problema.
Conclusão • Os resultados podem ser ou não as soluções ótimas. • E grande dificuldade de implementação esse problema esta relacionado aos diversos sistemas de ensino.
Referências • COSTA, Eduardo.O; BRUNA, Marlonn. D; Resolução de “Timetabling” utilizando Evolução Cooperativa. Disponível em: http://www.sbc.org.br/reic/edicoes/2003e1/cientificos/ResolucaoDeTimetablingUtilizandoEvolucaoCooperativa.pdf Acessado em 02 novembro, 2007. • OLIVEIRA José.A.; PINHEIRO Plácido.R; Um Ambiente na WWW de Construção de Tabela de Horário de Professores Aplicado às Escolas de Ensino Médio Estadual. Disponível em: <http://www.ip.pbh.gov.br/ANO5_N2_PDF/ip0502oliveira.pdf>. Acessado em 01 novembro, 2007. • XAVIER, Alexandre M; ARAÚJO, Cássio R; COSTA, Francisco W; Método de Pesquisa em Vizinhança Variável aplicado ao Problema de Alocação de Salas. Disponível em: < http://www.decom.ufop.br/prof/marcone/Publicacoes/ENEGEP-2002-PAS.pdf>. Acessado em 01 novembro, 2007. • XAVIER, Alexandre M; ARAÚJO, Cássio R; SOUZA,Francisco J; Método de Pesquisa em Vizinhança Variável aplicado ao Problema de Alocação de Salas. Disponível em: < http://www.decom.ufop.br/prof/marcone/Publicacoes/SBPO-2002-PAS-TC0106.pdf>. Acessado em 01 novembro, 2007.
School Timetabling Problem Grupo: Romney Nunes Moreira <romneymoreira@gmail.com> Tiago Souza de Oliveira < tiago@kpixaba.com.br >