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Type: TCC
Title: Problema de Formação de Múltiplos Times com Múltiplas Habilidades: uma abordagem heurística
Authors: Viana, Marília Cristina do Carmo
Advisor: Figueiredo, Tatiane Fernandes
Keywords: Formação de Múltiplos Times;Otimização Combinatória;Métodos Heurísticos
Issue Date: 2018
Publisher: UFC- Campus de Russas
Citation: VIANA, Marília Cristina do Carmo. Problema de Formação de Múltiplos Times com Múltiplas Habilidades: uma abordagem heurística. 2018. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2018.
Abstract in Brazilian Portuguese: Para atender os requisitos do mercado e se colocarem como fortes concorrentes no mesmo, muitas empresas precisam realizar projetos multidisciplinares simultaneamente. Nestes casos, além de questões de contratação e treinamento de pessoal, as relações sociais entre os membros da equipe assumem um papel importante que influencia diretamente o sucesso de um projeto, podendo afetar significativamente os seus resultados. Com intuito de auxiliar empresas a agrupar melhores equipes considerando os aspectos já mencionados, este trabalho apresenta o Problema de Formação de Múltiplos Times com Múltiplas Habilidades, como uma generalização do problema de Gutiérrez et al. (2016). Utilizando conceitos de Teoria dos Grafos para a representação dos dados de entrada do problema, é aplicado um método heurístico para buscar por soluções que satisfaçam as restrições de demanda de habilidades dos projetos, procurando também maximizar as relações sociais entre os membros de um mesmo time. São realizados testes computacionais com o Algoritmo Genético proposto e com os algoritmos heurísticos encontrados na literatura para o problema existente. Em termos de GAP (diferença entre o valor da solução heurística e o valor ótimo), o algoritmo proposto apresentou-se melhor em comparação aos da literatura, precisando, no entanto, de um pouco mais de tempo de execução. Para o problema generalizado proposto neste trabalho, foram geradas novas instâncias e realizados experimentos. Por não possuirmos os valores ótimos para estas instâncias, não são apresentados os GAPs, e sim as qualidades das soluções e o tempo de execução. Mas, de acordo com a maneira de como é calculada a qualidade de uma solução para este problema, sabemos que o máximo valor possível sempre é 1 e as qualidades encontradas pela heurística proposta são próximas a este valor.
Abstract: To meet market requirements and to place themselves as strong competitors in it, many companies need to carry out multidisciplinary projects simultaneously. In these cases, in addition to personnel recruitment and training issues, the social relationships between team members take on an important role that directly influences the success of a project and can significantly affect its outcomes. In order to help companies to group better teams considering the aforementioned aspects, this work presents the Multiple Team Formation Problem with Multiple Skills, as a generalization of Gutiérrez et al. (2016)’s problem. Using Graph Theory concepts for problem’s input data representation, a heuristic method is applied to search solutions that satisfy the projects’ skills demand constraints, while also seeking to maximize the social relationships between team members. Computational tests are performed with the proposed Genetic Algorithm and with the heuristic algorithms found in the literature for the existing problem. In terms of GAP (difference between the value of the heuristic solution and the optimum value), the proposed algorithm was better compared to the literature, however, requiring a little more execution time. For the generalized problem proposed in this work, new instances were generated and experiments were performed. Because we do not have the optimal values for these instances, the GAPs are not presented, just the qualities of the solutions and the execution time. But, according to the way in which the quality of a solution to this problem is calculated, we know that the maximum possible value is always 1 and the qualities found by the proposed heuristic are close to this value.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/39045
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