Name: Resolução do problema de agendamento de exames utilizando algoritmos genéticos (en Portugués)
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Author: Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin
ISBN: 9786209446788

portada Resolução do problema de agendamento de exames utilizando algoritmos genéticos (en Portugués)

Resolução do problema de agendamento de exames utilizando algoritmos genéticos (en Portugués)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edicoes Nosso Conhecimento

Autor

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin

Idioma

Portugués

N° páginas

160

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.9 cm

ISBN13

9786209446788

Resolução do problema de agendamento de exames utilizando algoritmos genéticos (en Portugués)

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin (Autor) · Edicoes Nosso Conhecimento · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Resolução do problema de agendamento de exames utilizando algoritmos genéticos (en Portugués)"

Ao longo da última década, muitos investigadores realizaram inúmeras pesquisas e utilizaram diversos métodos para lidar com o problema do agendamento de exames finais em universidades, tais como recozimento simulado, pesquisa tabu e algoritmos genéticos. Neste livro, o algoritmo genético (GA) é utilizado para resolver o problema da programação dos exames finais da Faculdade de Estudos de Pós-Graduação (CoGS), uma vez que é capaz de resolver muitos problemas complexos. Este problema pertence a uma classe de problemas de programação altamente restritos e conhecidos por serem NP-difíceis. O algoritmo foi adaptado para resolver o problema de investigação, cujo procedimento é diferente do algoritmo comum. O livro tenta encontrar a melhor solução (melhor calendário) para a CoGS, a fim de ajudar a UNITEN a reduzir o tempo e o esforço necessários para criar calendários de exames. São introduzidas novas abordagens para alguns dos operadores do GA. Esses operadores incluem o operador de mutação adaptativa, que aborda o problema da estagnação, e um esquema de cruzamento chamado Scattered Crossover, para melhorar a capacidade do GA de produzir melhores soluções com o melhor valor de aptidão em menos gerações.