MODELO HÍBRIDO BASEADO EM ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DA ALOCAÇÃO DE HORÁRIOS ESCOLARES
Alocação de Horários Escolares. Algoritmo Genético. Algoritmo Memético. Busca Local. HTH.
O planejamento de grades de horários escolares (School Timetabling Problem – STP)
configura-se como um problema de elevada complexidade combinatória, classificado na
literatura científica como NP-difícil. No contexto do Instituto Federal de Educação, Ciência
e Tecnologia do Rio Grande do Norte (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia
do Rio Grande do Norte (IFRN)), a elevada quantidade de restrições rígidas e flexíveis torna
o planejamento manual moroso, suscetível a erros e de difícil otimização. Este trabalho teve
como objetivo projetar, desenvolver, implementar e validar um modelo híbrido baseado
em Algoritmos Genéticos para otimizar automaticamente a alocação de horários escolares,
garantindo a viabilidade estrutural e maximizando o conforto pedagógico.
Amparado pelo paradigma de Design Science Research (DSR), foi proposta uma arquitetura
híbrida fundamentada no modelo HTH (High-Level Teamwork Hybrid). A metodologia
inicia-se com uma Heurística Construtiva Gulosa Estocástica, responsável por estabelecer
uma população inicial viável. Em seguida, a população é dividida em duas frentes cooperativas: a Frente A aplica operadores tradicionais do Algoritmo Genético para exploração
global do espaço de soluções, enquanto a Frente B combina o Algoritmo Genético com
uma busca local voltada ao refinamento das restrições flexíveis e preferências. A troca de
material genético entre as frentes é garantida pelo Torneio Global, evitando o isolamento
subpopulacional. O modelo incorpora ainda uma Hierarquia de Reparação Sequencial e um
Vetor de Equivalência Dinâmico, responsáveis por preservar a consistência das alocações
docentes e incorporar as melhorias obtidas pela busca local diretamente aos cromossomos
por meio da Atualização Genotípica Direta.
O modelo foi validado utilizando dados reais do IFRN. Os resultados experimentais
demonstraram a superioridade da abordagem híbrida em relação ao Algoritmo Genético
puro, alcançando convergência estável, desvio padrão nulo e maior qualidade das soluções.
A análise qualitativa confirmou a redução de janelas ociosas docentes, a melhor organização
das aulas geminadas e a geração de grades de horários mais adequadas às necessidades
institucionais, evidenciando a robustez e a aplicabilidade prática da solução proposta.