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Título: Desenvolvimento de um algoritmo híbrido para o escalonamento de exames numa clínica
Autor: Santos, Auro Isandro Silva Alves dos
Orientador: Pereira, Ana I.
Rocha, Ana M.
Palavras-chave: Algoritmos híbridos
Electromagnetism-like
Escalonamento
Otimização
Data de Defesa: 2015
Resumo: 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.
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.
URI: http://hdl.handle.net/10198/12434
Designação: Mestrado em Tecnologia Biomédica
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