Using tabu search with longer-term memory and relaxation to create examination timetables

White, George M.; Xie, Bill S.; Zonjic, Stevan

doi:10.1016/s0377-2217(03)00100-0

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“…O algoritmo desenvolvido é baseado na metaheurística Busca Tabu tendo em vista seu desempenho satisfatório na resolução de várias classes de problemas de programação de horários (WHITE et al, 2004;SANTOS et al, 2004;ALVAREZ-VALDÉS et al, 2001;HERTZ, 1991).…”

Section: O Problema De Alocação De Aulas a Salas (Paas) Ou Classroom unclassified

“…Hertz (1991), Carter e Tovey (1992), Costa (1994), Colorni et al (1998), Schaerf (1999), Alvarez-Valdés et al (2001), Souza et al (2002), Willemen (2002), Santos et al (2004), White et al (2004) e Azimi (2005) obtiveram resultados significativos na resolução de problemas relacionados à programação de horários de instituições de ensino, bem como suas variantes, através da implementação deste método.…”

Section: Revisão Bibliográficaunclassified

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Aplicação da metaheurística busca tabu ao problema de alocação de aulas a salas em uma instituição universitária

Subramanian

Medeiros²,

Cabral

et al. 2011

Revista PO: R. Eletr. de Eng. de Produção e Correlatas

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Resumo: Este artigo trata do Problema de Alocação de Aulas a Salas de uma InstituiçãoUniversitária. Na instituição analisada, a resolução deste problema é feita manualmente, tornando o processo árduo e demorado, além de frequentemente não produzir soluções que atendam a todas as restrições do problema. Desta forma, faz-se necessário automatizar o processo de alocação e, além disso, recorrer a estratégias computacionais que proporcionem soluções de qualidade e baixo custo. Devido à natureza combinatória do problema, recorreu-se à metaheurística Busca Tabu, que tem se mostrado adequada para a resolução desta classe de problemas. O algoritmo proposto parte de uma solução inicial gerada por um procedimento construtivo, o qual é capaz de produzir soluções viáveis em menos de um segundo. A seguir, esta solução é refinada pela Busca Tabu usando-se movimentos de realocação e troca de aulas entre salas para explorar o espaço de busca. O algoritmo proposto foi testado usando-se dados relativos à alocação de aulas de um semestre letivo e demonstrou ser bastante eficiente, tendo gerado soluções de alta qualidade quando comparado com a solução manual.Palavras-chave: Problema de Alocação de Aulas a Salas, Otimização, Metaheurística, Busca Tabu, Instituição Universitária.Abstract: This paper deals with the Classroom Assignment Problem in a University Institute. In the analyzed case, this problem is being resolved manually, which is an arduous and prolonged procedure, as well as often not capable of producing solutions that satisfy all the constraints. Thus there is a necessity to automatize the assignment process and to resort to computational strategies capable of yielding quality solutions at low costs. Due to the problem"s combinatorial nature, use was made of the metaheuristic Tabu Search which has proven satisfactory for resolving these kinds of problems. The proposed method starts from an initial solution generated by a constructive procedure capable of producing feasible solutions in less than a second. Next, this solution is improved by the Tabu Search by applying movements that reallocate and exchange classes between classrooms in order to explore the solution space. The proposed algorithm was tested utilizing data related to the classroom assignment of a given semester and has demonstrated to be very effective, generating high quality solutions when compared to the manual solution. Keywords INTRODUÇÃO O Problema de Alocação de Aulas a Salas (PAAS) ou Classroom AssignmentProblem consiste em alocar aulas, com horários de início e término previamente programados, a um número fixo de salas (CARTER & LAPORTE, 1998;SCHAERF, 1999;SOUZA et al., 2002). Esse é um problema típico que surge nas instituições universitárias antes do início dos semestres letivos. Boa parte dessas instituições ainda resolve tal problema manualmente, o que torna o processo árduo e demorado, podendo levar vários dias para ser concluído. Ressalta-se ainda a sua importância quando se trabalha num contexto onde há escassez de salas de aula, que surge na...

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Section: O Problema De Alocação De Aulas a Salas (Paas) Ou Classroom unclassified

Section: Revisão Bibliográficaunclassified

Aplicação da metaheurística busca tabu ao problema de alocação de aulas a salas em uma instituição universitária

Subramanian

Medeiros²,

Cabral

et al. 2011

Revista PO: R. Eletr. de Eng. de Produção e Correlatas

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“…As much as possible, minimize the use of early morning (7.00 a.m.) lunch hours (13)(14) and late evening hours (18)(19)(20) 18 to 20 hours should be assigned to rooms with standby generators so as to minimize loss of lecture hours due to frequent power cuts. 5.…”

Section: Course Timetabling At Udsmmentioning

confidence: 99%

“…f 3 (s) gives the total number of courses which have been assigned to rooms with lower capacity than the course requirement in the current solution. As in previous cases, f 3 As much as possible, minimize the use of early morning (7.00 a.m.) lunch hours (13)(14) and evening hours (18)(19)(20) …”

Section: Constraintsmentioning

confidence: 99%

Tabu search heuristic for university course timetabling problem

Mushi¹

2010

African Journal of Science and Technology

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“…Over the past dec-ade, meta-heuristics have attracted the most attention, including genetic algorithms (Erben 2001;Paquete and Fonseca 2001), ant algorithms (Dowsland and Thompson 2005), tabu search (Burke et al 2003;White et al 2004), simulated annealing (Thompson and Dowsland 1998). A number of at-tempts have also been made using other meta-heuristics (Burke et al 1996;Duong and Lam 2004).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Evolutionary Ruin And Stochastic Recreate: A Case Study On The Exam Timetabling Problem

Shen³

2012

ECMS 2012 Proceedings Edited By: K. G. Troitzsch, M. Moehring, U. Lotzmann

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This paper presents a new class of intelligent systems, called Evolutionary Ruin and Stochastic Recreate, that can learn and adapt to the changing enviroment. It improves the original Ruin and Recreate principle's performance by incorporating an Evolutionary Ruin step which implements evolution within a single solution. In the proposed approach, a cycle of Solution Decomposition, Evolutionary Ruin and Stochastic Recreate continues until stopping conditions are reached. The Solution Decomposition step first uses some domain knowledge to break a solution down into its components and assign a score to each. The Evolutionary Ruin step then applies two operators (namely Selection and Mutation) to destroy a certain fraction of the entire solution. After the above steps, an input solution becomes partial and thus the resulting partial solution needs to be repaired. The repair is carried out by using the Stochastic Recreate step to reintroduce the removed items in a specific way (somewhat stochastic in order to have a better chance to jump out of the local optima), and then ask the underlying improvement heuristic whether this move will be accepted. These three steps are executed in sequence until a specific stopping condition is reached. Therefore, optimisation is achieved by solution disruption, iterative improvement and a stochastic constructive repair process performed within. Encouraging experimental results on exam timetabling problems are reported.

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Using tabu search with longer-term memory and relaxation to create examination timetables

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Tabu search heuristic for university course timetabling problem

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