UQAM - Université du Québec à Montréal
Archive de publications électroniques
UQAM ›  Archive de publications électroniques ›  Un algorithme heuristique pour l'attribution des cours

Un algorithme heuristique pour l'attribution des cours

Xia, Ning (2006). « Un algorithme heuristique pour l'attribution des cours » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.

Fichier(s) associé(s) à ce document :

[img]
Prévisualisation
PDF
1946Kb

Résumé

À chaque semestre, la direction du Département d'informatique de l'UQAM doit convenablement affecter les divers groupes-cours disponibles à ses professeurs, en se basant sur leurs préférences et certaines règles adoptées par l'assemblée départementale. Le but de notre travail est développer un algorithme qui trouve une solution de bonne qualité à ce problème, et ce dans un temps raisonnable. Dans ce mémoire, nous appliquons deux approches différentes pour résoudre le problème d'affectation des groupes-cours. La première est basée sur un algorithme branch-and-bound, qui est un algorithme de recherche exhaustif et complet. La deuxième est basée sur un processus heuristique de recherche local amélioré. Plus particulièrement, nous nous concentrons sur l'algorithme de recherche local. Des algorithmes de recherche locale divers sont présentés, entre autres, la recherche locale guidée et le recuit simulé. Ce que nous faisons n'est pas simplement d'appliquer ces algorithmes et les combiner ensemble. Nous essayons aussi de nous inspirer de ces algorithmes pour mettre au point quelques nouvelles idées appropriées pour notre propre problème. Finalement, nous utilisons les résultats expérimentaux obtenus par l'algorithme branch-and-bound comme point de référence en ce qui concerne la qualité de la solution et le temps d'exécution pour évaluer les autres approches. Les résultats que nous avons obtenus de données réelles et des données générées aléatoirement montrent que notre algorithme effectue un bon travail tant en termes de qualité de solution que de temps d'exécution. Les résultats montrent aussi que notre algorithme peut trouver une bonne solution à de grands problèmes en un temps raisonnable. ______________________________________________________________________________

Type de document : Mémoire accepté
État du document : Non publié
Informations complémentaires : Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur
Mots-clés : Programmation heuristique, Algorithme, Contrainte (Intelligence artificielle), Résolution de problème
Unité d'appartenance : Faculté des sciences > Département d'informatique
Code ID : 3503
Déposé par : RB Service des bibliothèques
Déposé le : 24 nov. 2010 09:31
Dernière modification : 24 nov. 2010 09:31

Modifier les métadonnées de ce document.

Voir les statistiques sur cinq ans...