serviços web para geração otimizada da grade de horários de disciplinas

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Apresentação sobre o projeto de geração otimizada de grade de horários de disciplinas, que ocorreu na semana de computação da Universidade Federal de Sergipe (UFS).

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Page 1: Serviços Web para Geração Otimizada da Grade de Horários de Disciplinas

Serviços Web para Geração Otimizada da

Grade de Horários de Disciplinas

Universidade Federal de SergipeDepartamento de ComputaçãoIniciação Científica

Última atualização em maio de 2010

Felipe J. R. Vieira

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Timetabling

O problema de timetabling consiste em agendar uma sequência de encontros

(aulas, exames, bancas, palestras ou outro tipo de atividade escolar) entre

professores e estudantes em um período de tempo prefixado satisfazendo um

conjunto de restrições de vários tipos.

Paim & Greis, 2008

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Hard Constraints

➢ Todas as disciplinas ofertadas devem preencher o número de horas por

semana estabelecidos pela estrutura curricular.

➢ O professor não pode lecionar em duas turmas diferentes em um mesmo

dia e horário.

➢ As aulas de uma mesma turma não devem estar no mesmo dia e horário.

➢ Todas as disciplinas obrigatórias do período vigente devem ser ofertadas.

➢ A oferta de disciplinas deve obedecer o turno dos cursos.

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Soft Constraints

➢ Atender a opção do professor:• Em optar concentrar ou não suas aulas no mesmo dia.

• Em optar por concentrar ou não suas aulas em horários consecutivos.

• Em preferir lecionar matérias de seu interesse.

• Em sugerir seus horários disponíveis.

➢ Todas as aulas de uma turma devem ser ofertadas, de preferência, no

mesmo horário e no mesmo turno, nesta ordem.

➢ Aulas de uma mesma turma não devem ser ofertadas em dias

consecutivos, nem em horários seguidos.

➢ Disciplinas que são pré-requisitos de outras, devem ser alocadas no

mesmo horário.

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Estrutura da Solução Proposta

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Page 6: Serviços Web para Geração Otimizada da Grade de Horários de Disciplinas

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Estrutura da Solução Proposta

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Algoritmos Genéticos

Os algoritmos genéticos tem como fundamento básico aplicar o processo de

evolução natural como um paradigma de solução de problemas, a partir de sua

implementação em computador.

Zuben, 2000

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Algoritmos Genéticos

População Inicial

Avaliação da População

Critério de Término

Reprodução

Mutação

Substituição

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Algoritmos Genéticos

• Coluna: Horário da aula em

blocos de 2h.

➢ Linha: Curso/Período ao qual a

disciplina foi ofertada.

➢ Célula: Turma em um

determinado horário de um

respectivo curso/período

0 1 ... 38 39

SI – 1º Per

SI – 2º Per

CC – 2º Per

CC – 3º Per

EC – 1º Per

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Estrutura da Solução Proposta

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Satisfação de Restrições

É definido por um conjunto de variáveis e por um conjunto de restrições.

Cada variável tem um domínio não-vazio de valores possíveis. Cada restrição envolve

algum subconjunto das variáveis e especifica as combinações de valores permitidas

para aquele subconjunto.

Russel & Norvig, 2003

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Satisfação de Restrições

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➢ Variáveis: WA, NT, Q, NSW, V,

SA, T.

➢ Domínio: {red, green, blue}.

➢ Restrições: Regiões adjacentes

devem possuir cores diferentes

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Satisfação de Restrições

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Considerações

➢ Dificuldades na modelagem do problema;

➢ Seleção de restrições que serão atendidas;

➢ Definição da melhor solução;

➢ Necessidade de supervisão humana;

➢ Melhoria da utilização de recursos e rendimento dos cursos.

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Obrigado!

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