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INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272) Alocação de Artistas Para Casa de Shows Daniela Milagres Denis César Andrade Ednardo Luiz Martins

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INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272). Alocação de Artistas Para Casa de Shows Daniela Milagres Denis César Andrade Ednardo Luiz Martins. Introdução. O problema consiste na alocação de artistas para casas de shows de uma mesma rede. Descrição do problema. Três casas de shows. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Alocação de Artistas Para Casa de Shows

Daniela Milagres

Denis César Andrade

Ednardo Luiz Martins

Page 2: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

IntroduçãoIntrodução

O problema consiste na alocação de artistas para casas de shows de uma

mesma rede.

Page 3: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Descrição do problemaDescrição do problema

Três casas de shows. Estilos Musicais considerados (Rock,

MPB, Forró, Samba, Axé Music, Techno).

Universo de tempo: 1 mês (12 noites - fins de semana)

Total de Artistas gerados: 9

Page 4: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

RequisitosRequisitos

Um artista não pode tocar na mesma noite em duas casas diferentes.

O estilo do artista alocado tem que ser igual ao estilo da noite, ou seja, o estilo da casa.

Page 5: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

ModelagemModelagem

Lista de casas de shows (nome da casa)

Lista de noites

Noites – registro (estilo da noite, nº identificação do artista)

Lista de Artistas (nome do artista, estilo do artista)

Page 6: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

SoluçãoSolução Lista de casas com as 3 casas de

show, onde cada casa possui uma lista de noites com os artistas alocados com o estilo da noite.

Page 7: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Simulated AnnealingSimulated Annealing

Movimento: trocar noites das casas de shows.

Aleatoriamente escolhe-se uma casa de origem.

Desta casa, escolhe-se uma noite para alocação dos artistas.

Page 8: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Movimento:

Casa 1

Casa 2

Casa 3

Simulated AnnealingSimulated Annealing

Noite1 Noite2 Noite3

Noite1 Noite2 Noite3

Noite1 Noite2 Noite3

Page 9: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Simulated AnnealingSimulated Annealing

Função Objetivo Total:

fo= (numEstiloDiferenteCadaArtista * PesoNEstDifArt) +

(numSobreposiçãoShows * PesoSobShows)

Page 10: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Máscara de Entrada:

Simulated AnnealingSimulated Annealing

ListCasas

ListNoites

ListArtistas

Nome: CAEM Nome: ¨BinNight

Estilo: RockNartista: 2

Estilo: AxéNartista: 0

Estilo: SambaNome: Dudu Nobre

Estilo: RockNartista: IronMaiden

Page 11: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Resultados Iniciais ObtidosResultados Iniciais ObtidosCasas Nome das Casas Nº Artistas c/

estilo diferente da casa

Noites Função Objetivo

0 CAEM 12 12 600

1 Imaginarium 9 12 450

2 BinNight 10 12 500

3 CAEM 10 12 500

4 Imaginarium 12 12 600

5 BinNight 12 12 600

Page 12: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Resultados Esperados com SAResultados Esperados com SACasas Nome das Casas Nº Artistas c/

estilo diferente da casa

Noites Função Objetivo

0 CAEM 3 12 *

1 Imaginarium 1 12 *

2 BinNight 2 12 *

3 CAEM 6 12 *

4 Imaginarium 9 12 *

5 BinNight 3 12 *

Page 13: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA OTIMIZAÇÃO (CIC272)

Simulated AnnealingSimulated Annealing

ConclusãoConclusão