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Título: Abordagens multi-objetivo para o problema de alocação de salas.
Autor(es): Souza, Carlos Eduardo Gonzaga Romaniello de
Orientador(es): Silva, Pedro Henrique Lopes
Membros da banca: Munhoz, Pablo Luiz Araujo
Milagres, Bárbara Letícia Rodrigues
Silva, Pedro Henrique Lopes
Palavras-chave: Otimização
Meta-heurísticas
Problema de alocação de salas
Multi-objetivo
Algoritmos genéticos
Algoritmos evolutivos
Data do documento: 2024
Referência: SOUZA, Carlos Eduardo Gonzaga Romaniello de. Abordagens multi-objetivo para o problema de alocação de salas. 2024. 56 f. Monografia (Graduação em Ciência da computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo avaliar algoritmos que têm como finalidade resolver o Problema de Alocação de Salas (PAS) em cursos universitários. Este problema consiste em alocar turmas de disciplinas com horários predefinidos em salas de aula distribuídas em vários prédios, considerando as determinações da universidade. Dois algoritmos foram avaliados neste trabalho: (i) Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) e (ii) Multi-Objective Late Acceptance (MOLA). A exploração do espaço de soluções no algoritmo MOLA e a mutação no algoritmo NSGA-II são feitas por meio de cinco estruturas de vizinhança. Os algoritmos foram avaliados usando dados reais e baseados nos dados do Instituto de Ciências Exatas e Biológicas (ICEB) da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP). Foi considerado uma versão mono-objetivo do problema, para avaliação dos algoritmos.
Resumo em outra língua: The present work aims to evaluate algorithms designed to solve the Classroom Allocation Problem (CAP) in university courses. This problem involves assigning class groups with predefined schedules to classrooms distributed across various buildings, taking into account the university’s regulations. Two algorithms were assessed in this study: (i) Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and (ii) Multi-Objective Late Acceptance (MOLA). The solution space exploration in the MOLA algorithm and the mutation in the NSGA-II algorithm are performed through five neighborhood structures. The algorithms were evaluated using real data based on the information from the Institute of Exact and Biological Sciences (ICEB) at the Federal University of Ouro Preto (UFOP). A mono-objective version of the problem was considered for algorithm evaluation.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6976
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