Abstract:

Proponho uma abordagem de melhoramento iterativo da Inteligência Artificial para o planeamento de turnos para tripulantes, mas adoptando ideias da Investigação Operacional.
Nesta abordagem, os planos são melhorados de acordo com objectivos de melhoramento bem definidos, num espaço abstracto de meta-operadores. Ao contrário dos operadores convencionais ou de macro-operadores, os meta-operadores permitem dar grandes saltos no espaço de estados e evitar ficar preso em mínimos locais. A sua utilização constitui uma inovação na abordagem de melhoramento iterativo, substituindo com vantagem os outros tipos de operadores.
Cada meta-operador resolve um sub-problema de menor dimensão que o problema original, usando um solucionador construtivo adequado. Para definir um sub-problema é seleccionado um conjunto de turnos a melhorar, de acordo com um determinado objectivo, e usa-se as suas actividades. O solucionador deve encontrar uma forma diferente de combinar estas actividades em novos turnos, que esteja mais próxima dos objectivos de melhoramento da procura global.
Com este método consegue-se, seguindo uma abordagem de caixa-branca, reparar ou optimizar planos de forma eficaz. O sistema resultante, o SMI, foi testado com vários problemas fornecidos por uma empresa ferroviária europeia, e os resultados foram comparados com os obtidos pelos seus planeadores e por um sistema da vanguarda industrial.

Date: 2006-Jul-05     Time: 14:00:00     Room: ANFITEATRO DO COMPLEXO I DO IST

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