Aplicação de Inteligência Artificial e algoritmos de otimização no planejamento de horários acadêmicos usando um dataset universitário real: uma abordagem baseada em simulated annealing - Miranda, Victor de Andrade; Garvão, Matheus Vinícius Pires da Silva; Silva, Ricardo Petri da; Tanaka, Sergio Akio (Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e Pesquisa; v. 40 n. especial (2024): Prêmio Reynaldo Camargo Neves 2024 e Bolsa Fundação Araucária, 2024)
Este artigo investiga o desafio do planejamento de horários acadêmicos em instituições de ensino superior, categorizado como University Course Timetabling Problem (UCTP), caracterizado por sua alta complexidade combinatória e classificado como NP-hard. O estudo utiliza um dataset real representativo de uma universidade, contendo dados sobre salas, professores, disciplinas e preferências de alocação. A proposta envolve a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos de otimização, visando automatizar e melhorar o processo de geração de horários. Utilizando a linguagem Java e o framework Timefold AI , o algoritmo Simulated Annealing foi empregado para buscar soluções que minimizem as restrições hard e soft , como conflitos de sala, superlotação de turmas e preferências de professores. Os resultados preliminares indicam que a metodologia, quando aplicada ao dataset real, é eficaz na redução do tempo de planejamento e na melhoria da qualidade dos horários, oferecendo uma solução viável e escalável para o problema de agendamento universitário.