15 - programa de pós graduação em métodos numéricos da ufpr ...

More documents

Recommendations

Info

GRÁFICO 3 – Otimização em função da relaxação dos indicadores no segundo problema Na terceira e última experimentação realizada para este problema, os patamares máximos de desordem permitida na otimização variaram, novamente, de 10% a 100%. A fim de verificar o quanto a busca tabu estava sendo significante no sistema de otimização, somente a busca local foi utilizada a cada reinicialização aleatória do sistema. O Gráfico 4 apresenta os resultados dessa experimentação. GRÁFICO 4 – Contribuição da BT no algoritmo de otimização do segundo problema Após uma análise no Gráfico 4, pode-se afirmar, novamente, que a busca tabu teve uma importância relevante no sistema de otimização, tendo em vista que nos dois problemas em que o algoritmo foi testado, o ganho da otimização foi significante. 87
6. COMENTÁRIOS FINAIS Este capítulo é reservado às conclusões obtidas com a pesquisa em questão e às sugestões para a realização de trabalhos futuros. 6.1 CONCLUSÕES Após a realização das experimentações, pode-se concluir que os objetivos propostos na pesquisa foram atingidos com êxito. Percebe-se que as otimizações realizadas foram significativas, pois o número de redução de oferta de disciplinas foi elevado. As otimizações realizadas são factíveis, pois não infringiram as restrições impostas ao sistema. Como foi apresentada na revisão da bibliografia, a pesquisa em questão apresenta elevada contribuição para a redução de custos em instituições de ensino superior, na medida em que permite otimizar um dos recursos mais caros nas instituições. Outro aspecto que merece destaque é a originalidade da pesquisa, pois não se identificou a existência de trabalhos que analisem a seqüência de oferta de disciplinas como forma de otimizar o recurso docente nas instituições. As conclusões desta pesquisa estão pautadas em três perspectivas distintas. A primeira diz respeito às métricas criadas para a geração dos indicadores de desordem do currículo; a segunda, ao sistema de otimização desenvolvido; a terceira, à subjetividade inerente ao tema escolhido. Várias métricas e procedimentos foram criados para originar os dois indicadores base da pesquisa: IDP e IDR. Pode-se constatar um relativo grau de empirismo na criação desses dois indicadores o que, numa primeira análise, pode parecer estranho para uma pesquisa na área de métodos numéricos. Entretanto, a característica subjetiva do problema em análise conduziu a isso. Com a utilização de algumas técnicas do AHP pôde-se perceber um cuidado na entrada de dados por parte dos especialistas para compor os dois indicadores. Fica difícil averiguar a acuracidade e o significado dos resultados fornecidos pelos dois indicadores, tendo em vista a natureza subjetiva do que está sendo medido. Entretanto, algumas experimentações foram realizadas com outro sistema desenvolvido para gerar quadros curriculares com índices IDP e IDR variados. Cinco quadros curriculares do primeiro problema considerado foram gerados e submetidos aos especialistas para análise (mesmos 88
Page 1 and 2:
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ RON
Page 3 and 4:
TERMO DE APROVAÇÃO RONALDO VINÍC
Page 5 and 6:
SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS .........
Page 7 and 8:
LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 - Esquema
Page 9 and 10:
LISTA DE QUADROS QUADRO 1 - Escala
Page 11 and 12:
AG - Algoritmo Genético AHP - Anal
Page 13 and 14:
ABSTRACT Historically in Brazil, th
Page 15 and 16:
Entretanto, apesar de ter havido de
Page 17 and 18:
significativamente esse indicador,
Page 19 and 20:
alunos? Como fruto da pesquisa, pro
Page 21 and 22:
2005). Segundo o presidente desse s
Page 23 and 24:
1.5.2 Objetivos Específicos A pesq
Page 25 and 26:
2. REFERENCIAL TEÓRICO Para dar su
Page 27 and 28:
disciplinas especiais (disciplinas
Page 29 and 30:
de uma solução viável próxima a
Page 31 and 32:
metaheurísticas. São métodos int
Page 33 and 34:
- no hibridismo paralelo assíncron
Page 35 and 36:
objetivo e o mínimo estado de ener
Page 37 and 38:
para resolver esse problema: i) enc
Page 39 and 40:
2.2.1.3.2 Estratégias de intensifi
Page 41 and 42:
De tudo o que foi apresentado sobre
Page 43 and 44:
Arostegui et al. (2006) afirmam que
Page 45 and 46:
problema em questão. Saaty (1993)
Page 47 and 48:
autovetor de Saaty resulta em um ve
Page 49 and 50: a análise, do ambiente da avaliaç
Page 51 and 52: Apesar de não ser exigida consist
Page 53 and 54: desejáveis grandes alterações na
Page 55 and 56: consistente. A autora utiliza-se de
Page 57 and 58: 3. METODOLOGIA DA PESQUISA Nesta et
Page 59 and 60: Teve-se como proposta inicial utili
Page 61 and 62: 4. DESENVOLVIMENTO DA PESQUISA Para
Page 63 and 64: foram alocadas em suas posições o
Page 65 and 66: IDPTabs = Valor absoluto do IDPT pa
Page 67 and 68: equisito). O processo para a defini
Page 69 and 70: Primeiramente faz-se necessário ob
Page 71 and 72: Início IDRTabs = 0 Para cada par d
Page 73 and 74: 4.2.2 Definindo as variáveis - Eta
Page 75 and 76: - Carga horária do período (ChpP)
Page 77 and 78: FO onde k ∑ Oi pi θ (25) p/ i i=
Page 79 and 80: Início Para cada turma faça Para
Page 81 and 82: 4.3.2.8 Critério de Parada O crit
Page 83 and 84: 5. APLICAÇÃO DO SISTEMA Este cap
Page 85 and 86: TABELA 4 - Capacidade de cada disci
Page 87 and 88: cfi = Coeficiente de fixação da d
Page 89 and 90: 5.1.3.3.1 Função objetivo A funç
Page 91 and 92: Isso ocorre, pois o sistema passa a
Page 93 and 94: Devido à característica do quadro
Page 95 and 96: - Número de disciplinas no curríc
Page 97 and 98: QUADRO 13 - Matriz de Coeficientes
Page 99: 5.2.4 Resultados obtidos Após o de
Page 103 and 104: Como terceira e última conclusão,
Page 105 and 106: REFERÊNCIAS AROSTEGUI, Marvin et a
Page 107 and 108: HASAN, Merza et al. A comparison be
Page 109 and 110: ANEXOS 96
Page 111 and 112: QUADRO 17 - Matriz parcial 3 utiliz
Page 113 and 114: ANEXO 2 - MATRIZES UTILIZADAS PARA
show all

15 - programa de pós graduação em métodos numéricos da ufpr ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?