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

More documents

Recommendations

Info

do problema há a possibilidade de utilização de séries temporais para a estimação desses valores. A quarta sugestão é a incorporação de uma função de perda não-linear no cálculo do Indicador de Desordem de Posição (IDP), pois em algumas situações, a penalização da disciplina por não ocupar sua posição original deve ser diferente se ela for alocada antes ou depois de sua posição original. A quinta sugestão é a incorporação dos indicadores de desordem (IDP e IDR) na função objetivo, fazendo com que o problema mono-objetivo torne-se um problema multi-objetivo. Dessa forma, o tomador de decisão não tem uma única solução e sim um conjunto de soluções onde pode avaliar as diversas seqüências de disciplinas propostas para cada turma e as correspondentes desordens ocorridas no currículo do curso. A sexta e última sugestão consiste na adaptação do sistema aqui desenvolvido a fim de que se possa promover a otimização proposta (unificação de disciplinas) em cursos distintos que apresentem disciplinas em comuns. Esse cenário está se tornando cada vez mais presente nas instituições de ensino superior. 91
REFERÊNCIAS AROSTEGUI, Marvin et al. An empirical comparison of tabu search, simulated annealing, and genetic algorithms for facilities location problems. International Journal of Production Economics, v. 103, n. 2, 2006, p. 742-754. ARROYO, José E. C. Heurísticas e metaheurísticas para otimização combinatória multiobjetivo, 2002. 231f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP. AZIMI, Zahra Naji. Hybrid heuristics for examination timetabling problem. Applied Mathematics and Computation, v. 163, n. 2, 2005, p. 705-733. BERALDI, Patrizia et al. Scenario-based planning for lot-sizing and scheduling with uncertain processing times. International Journal of Production Economics, v. 101, n. 1, 2006. BRAHIMI, Nadjib et al. Single item lot sizing problems. European Journal of Operational Research, v. 168, n. 1, 2006. BRASIL. INEP-Instituto Nacional de Estudos e Pesquisa Educacionais Anísio Teixeira. Censo da educação superior 2002. Brasília, DF, 2002. BRASIL. INEP-Instituto Nacional de Estudos e Pesquisa Educacionais Anísio Teixeira. Censo da educação superior 2004. Brasília, DF, 2004. BURKE, Edmund et al. A graph-based hyper-heuristic for education timetabling problems. European Journal of Operational Research, v. 176, 2007, p. 177-192. BURKE, E.K.; PETROVIC, S. Recent research directions in automated timetabling. European Journal of Operational Research, v. 140, 2002, p. 266-280. CARTER, M.V.; LAPORTE, G. Recent developments in practical course timetabling. Em E. Burke, P. Ross. Practice and theory of automated timetabling II, Lecture notes in Computer Science, vol. 1408, 1997, p. 3-19. CASTRO, Cláudio M. Dinossauros, gazelas & tigres: novas abordagens da administração universitária. Um diálogo Brasil e Estados Unidos In: MEYER JUNIOR, Victor; MURPHY, J.Patrick. Os dinossauros e as gazelas no ensino superior. Florianópolis, SC: Insular, 2000. CHANDRAN, Bala et al. Linear programming models for estimating weights in the analytic hierarchy process. Computers & Operations Research, v. 32, n. 9, 2005, p. 2235-2254. COLORNI, Alberto et al. Heuristics from nature for hard combinatorial optimization problems. International Transactions in Operational Research, v. 3, n. 1, 1996, p. 1-21. CONDON, Edward et al. Visualizing group decisions in the analytic hierarchy process. Computers & Operations Research, v. 30, n. 10, 2003, p. 1435-1445. 92
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 and 100: 5.2.4 Resultados obtidos Após o de
Page 101 and 102: 6. COMENTÁRIOS FINAIS Este capítu
Page 103: Como terceira e última conclusão,
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 ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?