Desenvolvimento de matrizes de horário acadêmico utilizando algoritmos genéticos.

Abstract

Em contato com profissionais da área acadêmica foi coletado que atualmente, o desenvolvimento de matrizes de horários tem sido uma tarefa árdua, pois necessita da participação de vários profissionais, ocupando tempo e esforço mental de forma demasiada. A matriz deve contemplar as mais variadas restrições, dentre elas, a título de exemplos, podemos citar: cada curso possui períodos distintos onde ao final devem contar de forma exata com seus semestres e suas disciplinas, cada disciplina possui seus professores e estes possuem suas disponibilidades, ou seja, sempre foi extremamente complexo organizar o horário acadêmico. As variáveis de restrições pessoais e o grande número de combinações possíveis sempre foi um fator limitante para encontrar um resultado satisfatório. Atividades como estas são nomeadas de problemas de otimização combinatória. Foi então que surgiu a iniciativa de desenvolver um aplicativo que, por meio da Inteligência Artificial, que manipula tabelas em um Banco de Dados, tratando as disponibilidades de cada professor, levando em consideração as regras acadêmicas, assim gerando resultados, para realização destes procedimentos utiliza-se uma subárea do conteúdo de IA, o método de Algoritmo Genético. Este procedimento proposto teve como inspiração na ideia de seleção e evolução das espécies, desenvolvida por Darwin, os principais elementos tratados são os cromossomos de um indivíduo, pois, eles são nossos resultados, ou seja, nossa matriz de horários, os termos citados serão explicados no decorrer do trabalho. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver uma aplicação capaz de gerar matrizes de horários acadêmicos de forma independente.

In contact with professionals in the academic field, it was gathered that the development of timetables has been an arduous task since it requires the participation of several professionals, spending too much time and mental effort. The matrix should include the most varied restrictions, such as each course has distinct periods where, in the end, they must accurately count with their semesters and their subjects, each discipline has its teachers and they have their resources, that is, it has always been extremely complex to organize the academic schedule. The personal constraint variables and the large number of possible combinations have always been a limiting factor in finding a satisfactory result. Activities like these are named combinatorial optimization problems. Thus, the initiative came up to develop an application through Artificial Intelligence, which can manipulate tables in a Database, dealing with the availability of each teacher, taking into account the academic rules. Therefore, generating results to perform these procedures, a sub-area of the AI content, the Genetic Algorithm method has been used. This proposed procedure was inspired by the idea of selection and evolution of the species, developed by Darwin who talked about the main elements treated which are the chromosomes of an individual. For that reason, they are our results, that is to say, our matrix of schedules, which the mentioned terms will be explained in this article. This paper aims at developing an application capable of generating matrices of academic schedule independently.