@MASTERSTHESIS{ 2024:2127104575,
 	title = {Solução de Timetabling para universidade com foco na otimização para avaliação dos cursos pelo ENADE},
 	year = {2024},
 	url = "http://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/2766",
 	abstract = "O Curriculum-Based Course Timetabling é um problema de agendamento de disciplinas, professores e cursos em períodos. Como há uma grande variedade de soluções, implementar uma grade horária sem gerar conflitos torna-se uma tarefa trabalhosa. Algoritmos de otimização são comumente utilizados para resolver esse problema, gerando soluções viáveis e possibilitando modelar o problema segundo restrições. Isso pode ser utilizado pela instituição para a solução se adaptar à necessidades específicas. Sendo assim, é possível construir um algoritmo que se adapte ao Sistema Nacional de Avaliação feito nas instituições de ensino superior do Brasil. Essas avaliações tem como um de seus fatores para o cálculo da nota de um curso a composição do corpo docente, mais especificamente, a quantidade de professores com titulação mestre e doutor e a quantidade de professores com regime de trabalho parcial ou integral. Este trabalho apresenta a modificação do al- goritmo genético gerador de grade horária da UPF, destinada a otimizar a nota do corpo docente conforme a avaliação efetuada pelo Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior. Através da mudança no cálculo da função de avaliação e adicionando novas constraints com pesos definidos mediante testes preliminares, foi possível direcionar as soluções para alocarem maior quantidade de professores que cumprem os insumos avaliados. A otimização foi aplicada aos 18 cursos que participaram do Enade no ano de 2023. Os resultados foram positivos, com 17 cursos alcançando um aumento estatisticamente significativo na alocação de professores em pelo menos um dos três insumos otimizados, 16 cursos tendo um aumento na alocação de doutores e de professores com regime de trabalho desejados com diferença estatisticamente significativa em relação ao algoritmo original, e três cursos aumentaram de forma estatisticamente significativa a alocação de mestres, sendo que 11 cursos já possuíam 100% de mestres alocados no algoritmo original. Ainda vale ressaltar que dois cursos conseguiram preencher em 100% o número de professores alocados que atendem a todos os requisitos impostos pela avaliação.",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada},
 	note = {Instituto de Tecnologia – ITEC}
}