Timetabling

Descripción

TCC
Leandro César Origuela
Apunte por Leandro César Origuela, actualizado hace más de 1 año
Leandro César Origuela
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Resumen del Recurso

Página 1

Cromossomo Timetabling com algoritmos genéticos resultadso.pdf - Pagina 3.Como se pode notar na Figura 1, a representação da distribuição dos horários é implementada em um vetor de duas dimensões, onde a primeira dimensão representa os níveis e a segunda dimensão, os slots de tempo.A granularidade do intervalo entre um slot de tempo (elemento do vetor) e outro são 2 créditos, por exemplo, o professor/disciplina alocado no slot 0 da manhã,representa uma disciplina no intervalo das 08:00 até 09:40; um professor/disciplina no slot 1 da manhã, representará uma disciplina no horário das 09:55 até 11:35. O turno da manhã é o único com possibilidade de aulas no sábado, por isso o tamanho distinto de 12 elementos em relação aos outros turnos de 10 elementos cada.

Cromossomo O PROBLEMA DE GERAÇÃO DE HORÁRIOS.pdf - Pagina 4.Para representar a solução no problema da geração de horários, foi escolhida uma formaintuitiva, onde cada gene representa um slot (ex: segunda-feira às 8:00 h). Um cromossomo seriarepresentado por uma matriz tri-dimensional (Número de turmas X Número de Dias X Número deHorários). A representação proposta tem a vantagem de não permitir, devido a sua codificação, queduas disciplinas referentes a mesma turma sejam lecionadas no mesmo horário. Porém, não garante anão ocorrência de colisões de professores e outras restrições.Cada indivíduo é formado por uma matriz de três dimensões conforme mostrado na figura

População Inicial Timetabling com algoritmos genéticos resultados.pdf - Pagina 4. O mecanismo de alocação estocástica é simples: primeiro cria-se uma lista deposições disponíveis do vetor de determinado nível. Após é escolhido aleatoriamente uma dessas posições e o código professor/disciplina é alocado para tal posição. A geração inicial pode conter indivíduos idênticos, ou seja, indivíduos com a mesma distribuição, porém durante a evolução ocorrerá a dispersão caso estes indivíduos obtiverem um score baixo.

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