Dissertação
{en_GB=An Integer Programming Model for Scheduling Master’s Thesis Defences} {} EVALUATED
{pt=No Departamento de Engenharia e Gestão do Instituto Superior Técnico a calendarização das defesas de tese é responsabilidade da secretária do departamento. O objectivo desta dissertação é automatizar esse processo. O problema é modelado como um modelo de programação linear inteira mista, com quatro objectivos. O primeiro maximiza o número de defesas calendarizadas, o segundo a satisfação de preferências individuais, o terceiro minimiza o número de dias em que um membro do júri está escalonado para uma defesa e o quarto promove a ocorrência de horários compactos. Dois métodos de resolução do modelo são propostos. O primeiro nomeado Two Stage a Priori Approach e o segundo Two Stage Augmented E- Constraint Approach. Ambos os métodos começam com uma primeira fase igual, em que o primeiro objectivo é maximizado e o seu valor passará como uma restrição para a segunda fase. Após este ponto, no primeiro método, os restantes três objectivos são aglomerados numa função-objectivo ponderada e um único resultado é apresentado. No segundo método, vários resultados da fronteira de Pareto são apresentados. A utilidade da primeira fase é provada à medida que aparecem instâncias em que parte das defesas não pode ser calendarizada. Em relação às segundas fases, o primeiro método foi muito mais rápido que o segundo, com a contrapartida de o segundo proporcionar um melhor conhecimento da fronteira óptima., en=In the Department of Engineering and Management at Instituto Superior Técnico, the master’s thesis defence scheduling is the responsibility of the department’s secretary. The aim of this work is to automate that process. The problem is formulated as a mixed integer linear programming model, with four objectives. The first maximises the number of defences to be scheduled. The second, the satisfaction of individual preferences, the third minimises the number of times committee members must travel to the Taguspark Campus and the fourth promotes the compactness of the schedules. Two approaches to solve the model are introduced, the Two Stage a Priori Approach and the Two Stage Augmented E-Constraint Approach. Both include a first stage where the maximum number of thesis defences that can be scheduled is found and then set as a hard constraint for the second stage. The second stage is where the approaches differ, with the a Priori Approach including the remaining three objectives in a weighted objective function and presenting one optimal solution accordingly and the Augmented E-Constraint Approach presenting several Pareto Optimal solutions. The usefulness of the first stage is proven in the computational experiments, as instances where not all thesis defences could be scheduled appeared. Furthermore, even in the largest tested instances, this stage never took more than one minute to solve. As for the second stages, the Augmented E-Constraint approach takes longer times to solve than its counterpart, which is the trade-off for being able to know more possible solutions of the Pareto set.}
setembro 21, 2021, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)
Professor Auxiliar Convidado