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Título: Caracterização de uma base de dados resultante da resolução de instâncias do problemas de escalonamento de projetos com restrições de recursos.
Autor(es): Jesus, Guilherme Augusto Rodrigues de
Orientador(es): Araújo, Janniele Aparecida Soares
Membros da banca: Araújo, Janniele Aparecida Soares
Lima, Helen de Cassia Sousa da Costa
Brito, Samuel Souza
Palavras-chave: Análise por agrupamento
Banco de dados - gerência
Mineração de dados - computação
Classificação
Data do documento: 2024
Referência: JESUS, Guilherme Augusto Rodrigues de. Caracterização de uma base de dados resultante da resolução de instâncias do problemas de escalonamento de projetos com restrições de recursos. 2024. 47 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2024.
Resumo: O problema de escalonamento de múltiplos projetos com restrições de recursos e múltiplos modos de execução possui grande complexidade e é essencial em diversas áreas na atualidade. Esta monografia tem como objetivo principal realizar uma análise descritiva de uma base de dados que contém diversas instâncias resolvidas dos problemas Multi-Mode ResourceConstrained Multi-Project Scheduling Problem (MMRCMPSP), também conhecidos como problema de escalonamento de múltiplos projetos com restrição de recursos e múltiplos modos de execução. Foram utilizadas várias técnicas para extrair informações relevantes, como por exemplo, componente principal e k-means, o que facilitou a compreensão das características das instâncias e a identificação de padrões que podem contribuir para o desenvolvimento de soluções mais eficientes. Como resultado, novas descobertas sobre o comportamento e as particularidades dos dados foram obtidas, permitindo a categorização e a identificação de semelhanças entre eles. Esses achados possuem o potencial de facilitar a compreensão de problemas similares no futuro.
Resumo em outra língua: The problem of scheduling multiple projects with resource constraints and multiple execution modes is highly complex and essential in various fields today. The main objective of this thesis is to conduct a descriptive analysis of a database containing various solved instances of Multi-Mode Resource-Constrained Multi-Project Scheduling Problem (MMRCMPSP) problems. Several techniques were used to extract relevant information, such as principal component and k-means, which facilitated the understanding of the characteristics of the instances and the identification of patterns that may contribute to the development of more efficient solutions. As a result, new discoveries regarding the behavior and particularities of the data were made, allowing for the categorization and identification of similarities among them. These findings have the potential to enhance the understanding of similar problems in the future.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7737
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