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Tecniche di allocazione delle risorse per la pianificazione dell’orario didattico

Parole chiave ALLOCAZIONE DELLE RISORSE, DIDATTICA, OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA, TEORIA DELLA COMPLESSITÀ COMPUTAZIONALE

Riferimenti RENATO FERRERO, SOPHIE FOSSON

Gruppi di ricerca DAUIN - GR-05 - ELECTRONIC CAD & RELIABILITY GROUP - CAD

Tipo tesi RICERCA E SVILUPPO

Descrizione L’argomento della tesi riguarda la pianificazione dell’orario degli insegnamenti di laurea triennale e di laurea magistrale erogati dai collegi di ICM (Informatica, Cinema e Meccatronica) ed ETF (Elettronica Telecomunicazioni e Fisica) del Politecnico di Torino. L’orario è soggetto a numerosi vincoli, quali ad esempio la compatibilità fra insegnamenti obbligatori per un dato orientamento, il coinvolgimento dei docenti in più insegnamenti, la disponibilità di aule e laboratori, un corretto bilanciamento giornaliero (evitando numerose lezioni consecutive oppure lunghi tempi vuoti fra le lezioni), ecc. Una corretta modellizzazione permette di distinguere i vincoli fra hard constraint e soft constraint. L’orario è poi ottenuto risolvendo un problema di ottimizzazione, in cui è necessario soddisfare tutti gli hard constraint e massimizzare una funzione obiettivo che considera i soft constraint.
E’ stata realizzata in Python una prima implementazione della soluzione, che include: l’importazione delle informazioni in input (insegnamenti, piani di studio, docenti, aule), la codifica dei vincoli sotto forma di equazioni matematiche, il processo di ottimizzazione, la validazione dei risultati. L’attività della tesi riguarda il miglioramento della soluzione e lo sviluppo di nuove funzionalità, quali ad esempio: l’inserimento di ulteriori constraint per completare la modellizzazione del problema, un corretto bilanciamento delle penalità per i constraint attualmente implementati, lo sviluppo di un’interfaccia grafica per agevolare l’input/output del programma.

Conoscenze richieste programmazione in Python, ricerca operativa


Scadenza validita proposta 27/10/2024      PROPONI LA TUA CANDIDATURA