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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ALOK: AUTOMATIC CLASSROOM ALLOCATION WITH THE AID OF GENETIC ALGORITHMS Autor: BRUNO MESSEDER DOS ANJOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
MANOELA RABELLO KOHLER - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 67874
Catalogação: 05/09/2024 Liberação: 05/09/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67874
Resumo:
Título: ALOK: AUTOMATIC CLASSROOM ALLOCATION WITH THE AID OF GENETIC ALGORITHMS Autor: BRUNO MESSEDER DOS ANJOS
MANOELA RABELLO KOHLER - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 67874
Catalogação: 05/09/2024 Liberação: 05/09/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67874
Resumo:
This project aims to automate the allocation of classrooms for the
disciplines at the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro
(PUC-Rio). The motivation for developing this system arises from the
complexity and workload involved in the current manual process carried
out by the departments and the Central Graduation Coordination (CCG),
which needs to allocate approximately 4500 disciplines each semester.
This manual process is repetitive, error-prone, and consumes a
considerable amount of the professionals time, negatively impacting the
efficiency and accuracy of classroom allocation. The software developed in
Python uses Genetic Algorithms (GA), an Artificial Intelligence
metaheuristic, to find an optimized allocation, taking into account the
requirements and preferences of each discipline, such as the number of
offered seats and preferred buildings and floors. The use of GA in the
developed software is a strategic choice, as this optimization technique
can handle multiple constraints and preferences simultaneously. This
includes considering the number of seats offered by each discipline,
preferences for specific buildings and floors, and the need for additional
resources in the rooms, such as computers. The advantages of automating
this process are numerous. Firstly, efficiency is significantly increased,
freeing the departments and CCG from the burden of manual work and
allowing these human resources to be allocated to more strategic and
intellectually challenging tasks. Secondly, the accuracy of classroom
allocation is enhanced, as the algorithm can consider a greater number of
variables, which would be impractical manually. The developed system is
implemented in Python and can be run on web servers, accessible through
any browser. The software can perform the allocation in either a full or
partial manner, adapting to the specific needs of the departments. Tests
conducted with real data from previous semesters demonstrate that the
system meets the expectations of the departments and CCG, providing an
efficient and accurate solution to the problem of classroom allocation.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
