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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/324
Registro completo de metadados
Campo Dublin Core | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Fonseca, George Henrique Godim da | pt_BR |
dc.contributor.advisor | Oliveira, Paganini Barcellos de | pt_BR |
dc.contributor.author | Ferreira, Luiz Gustavo Moura | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-11T14:22:01Z | - |
dc.date.available | 2017-05-11T14:22:01Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.citation | FERREIRA, Luiz Gustavo Moura. Formulações para problemas de agendamento de competições esportivas. 2017. 38 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2017. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/324 | - |
dc.description.abstract | Encontrar um calendário para competições esportivas é uma tarefa de grande importância econômica, pois as diversas viagens realizadas pelas equipes geram altos gastos de transporte e desgaste dos atletas. O Traveling Tournament Problem (TTP) é um problema de otimização combinatória da classe dos NP-difíceis que visa encontrar o melhor calendário para competições esportivas reduzindo a distância total viajada pelas equipes. Neste trabalho propõe-se uma formulação para minimizar os custos levando-se em conta as variações do TTP para problemas Double Round Robin, Double Round Robin Unrestricted e Double Round Robin Mirrored. O modelo é baseado em conjuntos independentes de grafos de conflitos. Para avaliar as formulações foram utilizados dados de problemas reais bem conhecidos da literatura obtidos no Challenge Traveling Tournament Instances. Através dos experimentos computacionais pôde-se observar que métodos exatos são capazes de solucionar apenas instâncias do problema com poucos times. Para quatro times a solução ótima é encontrada em poucos segundos, para seis e oito times soluções sub-ótimas podem ser encontradas em uma hora,e para dez ou mais times solução alguma é encontrada em uma hora. Assim,concluiu-se que métodos exatos ainda não são eficientes o suficiente para solucionar a maioria das instâncias desse problema. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | open access | pt_BR |
dc.subject | Otimização combinatória | pt_BR |
dc.subject | Programação linear | pt_BR |
dc.subject | Grafos | pt_BR |
dc.subject | Programação inteira | pt_BR |
dc.title | Formulações para problemas de agendamento de competições esportivas. | pt_BR |
dc.type | TCC-Graduação | pt_BR |
dc.rights.license | Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC da UFOP pelo autor(a), 23/03/2017, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais, mas permite adaptação da obra desde que outros compartilhem a mesma licença. | pt_BR |
dc.contributor.referee | Fonseca, George Henrique Godim da | pt_BR |
dc.contributor.referee | Oliveira, Paganini Barcellos de | pt_BR |
dc.contributor.referee | Alexandre, Rafael Frederico | pt_BR |
dc.contributor.referee | Brito, Samuel Souza | pt_BR |
dc.description.abstracten | To find a good schedule for sport competitions is a relevant task because of the high economical costs that incurs from the trips done by the participating teams and due to the fatigue of the athletes related to travelling. The Travelling Tournament Problem (TTP) is a NP-hard combinatorial optimization problem that aims at finding the best schedule for sport competitions reducing the total distance travelled by each team. In this work, Integer Programming formulations are proposed to solve some variations of this problem, such as Double Round Robin, Double Round Robin Unrestricted and Double Round Robin Mirrored. The formulation is based on finding independent sets in conflict graphs. Well known data from real world problems was used to evaluate the formulations. Computational experiments showed that the formulation is able to handle instances having a small number of teams. For instances having four teams the optimal solution is found within a few seconds, for instances having six and eight teams, sub-optimal solutions could be found within one hour, and, for instances having ten or more teams, no solution could be found within one hour of processing time. Therefore, it can be concluded that exact methods are still not effective enough to solve most of the real world instances of this problem. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Sistema de Informação - JMV |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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