Meta-heurísticas e métodos exatos no problema de alocação de docentes: algoritmos genéticos, colônia de formigas e PLI no Departamento de Estatística da UnB

Abstract

A alocacao de encargos didaticos em instituicoes de ensino superior e um problema classico de otimizacao combinatoria, conhecido como Timetabling, caracterizado pela alta complexidade e pela necessidade de satisfazer diversas restricoes administrativas e preferencias pessoais. No Departamento de Estatıstica da Universidade de Brasılia (UnB), esse processo demanda esforco manual significativo a cada semestre. Este trabalho propoe a automatizacao e otimizacao desse processo atraves do desenvolvimento de um Sistema de Apoio a Decisao (SAD). O problema foi modelado matematicamente e solucionado atraves da comparacao de diferentes abordagens, incluindo Programacao Linear Inteira (PLI) e meta-heurısticas como Algoritmos Geneticos (AG) e Otimizacao por Colonia de Formigas (ACO). Para garantir a aplicabilidade pratica dos modelos estudados, foi desenvolvida uma aplicacao web em Python, projetada para ser intuitiva e de facil manutencao. A ferramenta permite ao gestor configurar parametros, definir alocacoes fixas e visualizar os resultados de forma interativa, oferecendo transparencia sobre o cumprimento de restricoes e o atendimento as preferencias docentes. Os resultados computacionais demonstraram que a escala dos dados do problema e a inclusao de adaptacoes heurısticas nos algoritmos permitiram que o problema fosse resolvido de forma satisfatoria e eficiente por todos os algoritmos. Como contribuicao pratica, desenvolveu-se um Sistema de Apoio a Decisao disponibilizado para uso da comunidade academica (disponıvel em: https://github.com/karlpeixoto/projeto alocador (PEIXOTO, 2025)).