Uso do algoritmo genético e recozimento simulado para o problema de alocação de salas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5510 |
Resumo: | This work address the implementation and comparison of two heuristic techniques for Class Assign Problem: Genetic Algorithm and Simulated Annealing. Since it is a NP-hard problem, some heuristic methods have been proposed to solve it. The heuristic methods search for good solutions in reasonable time, when exact methods are appropriated. The Class Assign Problem considered involves additional restrictions when compared to others previous similar works. These restrictions are the covered distance by students to walk from a room to another and the allocation of practical lessons. The best results for each method are compared observing same set of local search operators. To do end, some conclusions are possible and suggestions are presented for possible improvements on both algorithms. |
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Uso do algoritmo genético e recozimento simulado para o problema de alocação de salasProblema de alocação de salasRecozimento simuladoAlgoritmo genéticoClass allocation problemSimulated annealingGenetic algorithmThis work address the implementation and comparison of two heuristic techniques for Class Assign Problem: Genetic Algorithm and Simulated Annealing. Since it is a NP-hard problem, some heuristic methods have been proposed to solve it. The heuristic methods search for good solutions in reasonable time, when exact methods are appropriated. The Class Assign Problem considered involves additional restrictions when compared to others previous similar works. These restrictions are the covered distance by students to walk from a room to another and the allocation of practical lessons. The best results for each method are compared observing same set of local search operators. To do end, some conclusions are possible and suggestions are presented for possible improvements on both algorithms.Otimização combinatóriaEste trabalho apresenta uma comparação entre duas técnicas heurísticas para o Problema de Alocação de Salas: o Algoritmo Genético e o Recozimento Simulado (Simulated Annealing). Sabe-se este problema é NP-Difícil e que vários métodos heurísticos têm sido propostos para resolvê-lo. Os métodos heurísticos procuram por soluções em tempo viável para problemas onde os algoritmos exatos não terminam em tempo hábil, embora não garantam encontrar a solução ótima. Além das restrições de otimização de espaço e alocação das aulas em salas que evitem superlotações, o Problema de Alocação de Salas considerado envolve restrições adicionais referentes às distâncias percorridas pelos alunos para se deslocarem de uma sala para a próxima, como para aulas práticas. Os resultados de cada método são comparados, considerando o mesmo problema e ainda a utilização dos mesmos tipos de operadores de busca local. Por fim, são feitas conclusões sobre os operadores adotados e sugestões de possíveis melhorias nas soluções propostas.Alvarenga, Guilherme BastosSilva, Ricardo Martins de AbreuSantos, Luciano Mendes dosOliveira, Adriano César de2015-04-28T13:25:27Z2015-04-28T13:25:27Z2015-04-282006-04-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfOLIVEIRA, A. C. de. Uso do algoritmo genético e recozimento simulado para o problema de alocação de salas. 2006. 72 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5510info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2018-09-28T19:31:44Zoai:localhost:1/5510Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2018-09-28T19:31:44Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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