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

More documents

Recommendations

Info

Para se calcular o IDRmin utilizou-se do mesmo algoritmo anterior, substituindo os procedimentos de maximização por procedimentos de minimização. 4.2 IDENTIFICANDO OS COMPONENTES DO ALGORITMO DE OTIMIZAÇÃO Este item da pesquisa tem por objetivo definir as variáveis, constantes e parâmetros envolvidos no sistema de otimização. Serão realizadas, também, algumas definições adicionais necessárias à compreensão do funcionamento do sistema. 4.2.1 Realizando algumas definições necessárias - Quadro Curricular: É o conjunto de disciplinas que compõe o currículo de um curso, onde cada disciplina está alocada em um determinado período. - Mapa curricular: É o conjunto dos quadros curriculares de todas as turmas consideradas no problema. - Período (P): É a subdivisão temporal de um curso onde é ofertada um conjunto de disciplinas simultaneamente. - Turma (T): É a identificação do conjunto de alunos que ingressaram e estudam juntos no curso. Nesta pesquisa é considerado que um aluno sempre pertence a uma mesma turma, apesar de que na prática isso nem sempre ocorre. Porém, para fins de otimização, isso pode ser considerado. - Disciplina (D): É a unidade curricular do curso. - Replicação de Disciplina: É a oferta replicada de uma disciplina em uma mesma etapa temporal. Isso é necessário quando o número de alunos que necessitam se matricular na disciplina na etapa temporal considerada é superior a capacidade da mesma. Quanto maior a replicação, maior a oferta de uma mesma disciplina. - Unificação de Disciplina: É a redução no número de replicações de disciplinas. Isso ocorre quando alunos de turmas distintas passam a estudar juntos em uma mesma disciplina. 59
4.2.2 Definindo as variáveis - Etapa temporal (t): É a linha do tempo para o sistema de otimização. É medido na mesma unidade do período do curso, ou seja, em bimestre, semestre ou ano. A etapa temporal tem início na primeira etapa passível de otimização e termina com o término da última turma considerada no processo de otimização. - Período da turma (PTt): É o período do curso em que a turma T se encontrará na etapa temporal t considerada. - Número de disciplinas no período do curso (NdP): É o número de disciplinas que estão alocadas em um mesmo período P do curso. - Número total de disciplinas ofertadas com unificação em uma etapa temporal (TNdct): É o número total de disciplinas (considerando a replicação) com previsão de oferta em uma etapa temporal t, considerando as previsões de unificação. - Número total de replicações (NdrDt): É o número total de replicações necessárias da disciplina D na etapa temporal t a fim de atender a todos os alunos matriculados. - Otimização de disciplinas em uma etapa temporal (Ot): É o total de disciplinas unificadas na etapa temporal t. Esse valor é obtido da seguinte maneira: Ot = TNdst - TNdct. - Índice de Desordem de Posição de uma turma (IDPT): É o valor fornecido pelo Indicador de Desordem de Posição (IDP) para uma determinada turma T em análise. - Índice de Desordem de requisitos de uma turma (IDRT): É o valor fornecido pelo Indicador de Desordem de Requisitos (IDR) para uma determinada turma T em análise. - Número de disciplinas a serem ofertadas com otimização (θ): É um número correspondente ao total estimado de disciplinas a serem unificadas nas etapas temporais consideradas, levando em conta o processo de otimização realizado. É a função objetivo do problema. 4.2.3 Definindo as constantes - Número de turmas (Nt): É o número total de turmas existentes do curso considerado. 60
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: Início IDRTabs = 0 Para cada par d
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 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?