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Desenvolvimento de um algoritmo híbrido para o escalonamento de exames numa clínica
| dc.contributor.advisor | Pereira, Ana I. | |
| dc.contributor.advisor | Rocha, Ana M. | |
| dc.contributor.author | Santos, Auro Isandro Silva Alves dos | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-26T11:25:13Z | |
| dc.date.available | 2015-11-26T11:25:13Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstract | Este projeto enquadra-se no âmbito do mestrado em Tecnologia Biomédica e é de caráter experimental, em que o objetivo primordial, é desenvolver um novo algoritmo híbrido baseado em algoritmos populacionais para resolução de problemas de escalonamento de exames numa clínica. Para o desenvolvimento deste trabalho, efetivamente teria que se entrar numa área que tem sido bastante utilizada, que é a otimização. A otimização permite solucionar problemas, de forma a obter os melhores resultados. Para aplicar a otimização, o problema deve estar bem definido, função objetivo, variáveis e restrições, para a criação de um modelo matemático que descreva o sistema. Foram utilizados dois tipos de algoritmos para realização deste trabalho: o Algoritmo Genético e o algoritmo Electromagnetism-like. Mais tarde desenvolveram-se três versões de algoritmos híbridos, compostos pela junção dos dois algoritmos. Numa fase inicial da utilização dos algoritmos, foi usado um conjunto de funções teste, no sentido de verificar a funcionalidade dos algoritmos. Posteriormente, os algoritmos desenvolvidos foram aplicados na resolução de problemas de escalonamento de exames numa clínica. | pt_PT |
| dc.description.abstract | This project is in the scope of Master in Biomedical Technology and is an experimental study. The main goal is to develop a new hybrid algorithm based on populational algorithms for solving scheduling problems in a medical facility. To effectively develop this work, we would have to enter in area that has been widely used, which is the optimization. Optimization allows solving a problem, in order to get the best results. To apply the optimization, the problem must be clearly defined, objective function, variables and constraints, to create a mathematical model that describes the system performance. We used two algorithms in this study, the Genetic algorithm and the Electromagnetism-like algorithm. Therefore, some versions of hybrid algorithms were developed, basically consisting in the union of the two. In an initial phase of the use of the algorithms, a benchmark set of test function were used in order to verify the functionality of the algorithms . In a second phase, the algorithms developed were applied in the solution of scheduling problems in medical facility. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201455170 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/12434 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Algoritmos híbridos | pt_PT |
| dc.subject | Electromagnetism-like | pt_PT |
| dc.subject | Escalonamento | pt_PT |
| dc.subject | Otimização | pt_PT |
| dc.title | Desenvolvimento de um algoritmo híbrido para o escalonamento de exames numa clínica | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Tecnologia Biomédica | pt_PT |