Modelagem bipartida para a solução do problema da grade horária universitária

Silva, Gabrielly de Andrade da

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/25422

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Jardim, Maria Helena Cautiero Horta	-
dc.contributor.author	Silva, Gabrielly de Andrade da	-
dc.date.accessioned	2025-03-23T18:40:39Z	-
dc.date.available	2025-03-25T03:00:12Z	-
dc.date.issued	2025-03-12	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/25422	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Modelagem matemática	pt_BR
dc.subject	Otimização combinatória	pt_BR
dc.subject	Problema de grade horária	pt_BR
dc.subject	Grade horária baseada no currículo	pt_BR
dc.subject	Combinatorial optimization	pt_BR
dc.subject	Mathematical modeling	pt_BR
dc.subject	Curriculum based	pt_BR
dc.subject	Timetabling problem	pt_BR
dc.title	Modelagem bipartida para a solução do problema da grade horária universitária	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.referee1	Paixão, João Antônio Recio da	-
dc.contributor.referee2	Mendonça, Luziane Ferreira de	-
dc.description.resumo	Este trabalho propõe a criação de um modelo matemático bipartido para a otimização da grade horária no Instituto de Computação (IC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), automatizando a alocação de disciplinas e salas com o objetivo de otimizar o uso de recursos e reduzir erros comuns no processo manual, ainda amplamente utilizado. O modelo separa a alocação de salas da designação de professores às disciplinas, tratando-os como dois problemas distintos, porém interligados, o que torna o processo mais flexível e adaptável a outros cenários. Para a construção dos dois modelos, foram consideradas boas práticas de mercado e da engenharia de software, assegurando que a solução fosse robusta, escalável e passível de adaptação no futuro. A pesquisa foi conduzida por meio de um estudo de caso, que incluiu o mapeamento de requisitos, modelagem matemática e validação de resultados, utilizando técnicas de otimização combinatória e programação matemática. A implementação foi realizada com a utilização do solver Gurobi em Python. A flexibilidade do modelo proposto permite futuras adaptações às mudanças nas diretrizes acadêmicas do IC e de outros cursos do Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza (CCMN) da UFRJ. Além disso, as simulações realizadas se mostraram promissoras para uma aplicação real, demonstrando potencial para otimizar recursos como tempo e capacidade de trabalho. Dessa forma, o modelo proposto possibilita um melhor aproveitamento dos recursos institucionais e oferece uma solução mais eficiente para o agendamento.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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