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TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
Consulta aos Conteúdos
Estatística
Título: ALOK: ALOCAÇÃO AUTOMÁTICA DE SALAS DE AULA COM AUXÍLIO DE ALGORITMOS GENÉTICOS
Autor(es): BRUNO MESSEDER DOS ANJOS
Colaborador(es): MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
MANOELA RABELLO KOHLER - Coorientador
Catalogação: 05/SET/2024 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Notas: [pt] 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.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874@1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67874@2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67874
Resumo:
Este projeto tem o intuito de automatizar a alocação de salas de aula para as disciplinas da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). A motivação para o desenvolvimento deste sistema advém da complexidade e da carga de trabalho envolvida no processo manual atualmente realizado pelos departamentos e pela Coordenação Central de Graduação (CCG), que precisa alocar aproximadamente 4500 disciplinas a cada semestre. Esse processo manual é repetitivo, suscetível a erros e consome um tempo considerável dos profissionais envolvidos, o que impacta negativamente a eficiência e a precisão da alocação das salas. O software desenvolvido em Python utiliza Algoritmos Genéticos (AG), uma metaheurística de Inteligência Artificial, para encontrar uma alocação otimizada, levando em consideração requisitos e preferências de cada disciplina, como o número de vagas ofertadas e prédios e andares preferenciais. A utilização de AG no software desenvolvido é uma escolha estratégica, pois essa técnica de otimização é capaz de lidar com múltiplas restrições e preferências simultaneamente. Isso inclui considerar o número de vagas ofertadas por cada disciplina, as preferências por prédios e andares específicos, e a necessidade de recursos adicionais nas salas, como computadores. As vantagens da automação desse processo são numerosas. Primeiramente, a eficiência é significativamente aumentada, liberando os departamentos e a CCG do fardo do trabalho manual e permitindo que esses recursos humanos sejam alocados para tarefas mais estratégicas e intelectualmente desafiadoras. Em segundo lugar, a precisão na alocação das salas é aprimorada, uma vez que o algoritmo pode considerar um maior número de variáveis, que seria impraticável manualmente. O sistema desenvolvido é implementado em Python e pode ser executado em servidores web, acessível através de qualquer navegador. O software pode realizar a alocação de forma integral ou parcial, adaptando-se às necessidades específicas dos departamentos. Os testes realizados com dados reais de semestres anteriores demonstram que o sistema atende às expectativas dos departamentos e da CCG, proporcionando uma solução eficiente e precisa para o problema da alocação de salas de aula.
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