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Título: Software para criação de grade horária utilizando algoritmos genéticos
Título(s) alternativo(s): Software for creating timetables using genetic algorithms
Autor(es): ONO, Daniel Akiyuki
Orientador(es): TOMAZELA, Maria das Graças Junqueira Machado
Outro(s) contribuidor(es): PIVA JUNIOR, Dilermando
VERONEZE, Rosana
Tipo documental: Monografia
Palavras-chave: Algoritmo;Horário de aula;Softwares
Data do documento: 2014
Editor: 105
Referência Bibliográfica: ONO, Daniel Akiyuki. Software para criação de grade horária utilizando algoritmos genéticos, 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2014.
Resumo: A sociedade contemporânea está em constante evolução, sempre aumentando o seu ritmo, para conseguir acompanhar a demanda que a própria população pede. Somos exigidos diariamente a superar nossas metas, que são cada vez mais altas. Em meio a este cenário, são criados softwares para solucionar problemas complexos que exigem bastante esforço ou tempo, como ferramentas de apoio no trabalho. O objetivo deste trabalho é tentar trazer uma solução que seja aplicável ao problema de Grade Horária (Timetabling) da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba – FATEC-ID – por meio da criação de um software que utilize os conceitos dos Algoritmos Genéticos – AG para achar uma solução que seja aplicável na vida real. Para tanto, neste trabalho foi realizada uma pesquisa bibliográfica sobre os AG, para identificar as características que são necessárias para que seja possível aplicar este conceito para a resolução deste problema. A implementação do algoritmo criado utiliza um tipo específico de operador para o cruzamento, conhecido como OX (Order Crossover) e um operador simples de mutação, que realiza a permutação de valores dentro de um indivíduo. Foi criada também, uma pequena aplicação em Java que interpreta um indivíduo da população, permitindo uma visualização do conteúdo do indivíduo em uma tabela .HTML. Os resultados obtidos com essa implementação foram satisfatórios, mostrando que os Algoritmos Genéticos são eficientes para a realição deste tipo de problema, que envolve um grande volume de dados e restrições.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/25287
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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