Métodos de otimização para a resolução do problema de formação de times em projetos
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFABC |
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Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Claudio Nogueira de Meneses |
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Métodos de otimização para a resolução do problema de formação de times em projetosFORMAÇÃO DE TIMESPROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA BINÁRIAREDES SOCIAISSOLUÇÕES ÓTIMASSOLUÇÕES APROXIMADASTEAM FORMATIONBINARY QUADRATIC PROGRAMMINGSOCIAL NETWORKSOPTIMAL SOLUTIONSAPPROXIMATE SOLUTIONSPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Claudio Nogueira de MenesesTese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2023.Propomos uma generalização do Team Formation Problem (TFP), um problema conhecido na comunidade de análise de redes sociais. Na versão original do TFP buscamos obter, a partir de uma rede social constituída por indivíduos com diferentes capacidades, um time com custo de comunicação mínimo e suficientemente apto para realizar uma tarefa específica. Na generalização proposta, o TFP é estendido para incorporar dimensões de empreendimentos e dar origem ao Project TFP. Em outras palavras, estendemos o problema original para contemplar a dimensão do tempo e outras características presentes em ambientes de projetos. Propomos heurísticas gulosas para reduzir o tamanho das instâncias, fragmentá-las e então resolvê-las. Além disso, identificamos que técnicas exatas para a resolução do TFP são escassas na literatura e, buscando preencher essa lacuna, propomos um modelo em programação quadrática binária que testamos com instâncias geradas para esse fim.We propose a generalization of the Team Formation Problem (TFP), a known problem in the social network analysis community. In the original version of the TFP, the aim is to obtain, from a social network made up of individuals with different abilities, a team with minimal communication costs and sufficiently capable of carrying out a specific task. In the proposed generalization, the TFP is extended to incorporate dimensions of project enterprizes and give rise to Project TFP. In other words, we extend the original problem to contemplate the dimension of time and other characteristics present in project environments. We propose greedy heuristics to reduce the fragment size and solve instances. In addition, we identified that exact techniques for the resolution of the TFP are scarce in the literature and, seeking to fill this gap, we propose a model in binary quadratic programming that we tested with instances generated for this purpose.Meneses, Cláudio Nogueira deMartins Junior, David CorrêaLongo, Humberto JoséGois, João PauloRavelo, Santiago ValdésMaciel, Alan Claudius2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf154 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126172http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126172&midiaext=81123Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=126172porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-01-19T11:34:45Zoai:BDTD:126172Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2024-01-19T11:34:45Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false |
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