A Novel One-to-Many Matching Method for the Assignment Problem: An ENEM Case Study

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI:10.5753/eniac.2022.227548

Giuseppe F. Neto, Pericles Miranda, R. F. Mello, André C. A. Nascimento

{"title":"A Novel One-to-Many Matching Method for the Assignment Problem: An ENEM Case Study","authors":"Giuseppe F. Neto, Pericles Miranda, R. F. Mello, André C. A. Nascimento","doi":"10.5753/eniac.2022.227548","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A distribuição de candidatos em locais de provas é um problema logístico relevante e afeta diversos países, inclusive o Brasil, que realizam exames de seleção por meio de avaliações presenciais. Definir uma distribuição adequada considerando critérios como distância, custo e ocupação é uma tarefa desafiadora. Este trabalho trata a tarefa em questão como um problema combinatório de casamento estável e propõe um novo algoritmo de otimização (O2MSM) para a distribuição automática de candidatos a locais de teste. O O2MSM visa encontrar uma correspondência estável entre candidatos e locais de prova, minimizando a distância entre eles e o número de locais de prova e maximizando a taxa de ocupação desses locais. Os resultados mostraram que o O2MSM superou a abordagem baseline, sendo mais eficiente, realizando a distribuição dos candidatos em segundos, e mais eficaz, reduzindo ao máximo o número de locais de prova, vagas e distância dos candidatos.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"90 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227548","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

A distribuição de candidatos em locais de provas é um problema logístico relevante e afeta diversos países, inclusive o Brasil, que realizam exames de seleção por meio de avaliações presenciais. Definir uma distribuição adequada considerando critérios como distância, custo e ocupação é uma tarefa desafiadora. Este trabalho trata a tarefa em questão como um problema combinatório de casamento estável e propõe um novo algoritmo de otimização (O2MSM) para a distribuição automática de candidatos a locais de teste. O O2MSM visa encontrar uma correspondência estável entre candidatos e locais de prova, minimizando a distância entre eles e o número de locais de prova e maximizando a taxa de ocupação desses locais. Os resultados mostraram que o O2MSM superou a abordagem baseline, sendo mais eficiente, realizando a distribuição dos candidatos em segundos, e mais eficaz, reduzindo ao máximo o número de locais de prova, vagas e distância dos candidatos.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

分配问题一种新的一对多匹配方法:一个ENEM案例研究

考生在考试地点的分布是一个相关的后勤问题，影响到包括巴西在内的几个国家，这些国家通过面对面的评估进行选拔考试。考虑距离、成本和占用等标准，定义一个合适的分布是一项具有挑战性的任务。本文将该任务视为一个稳定匹配的组合问题，并提出了一种新的优化算法(O2MSM)来自动分配候选人到测试地点。O2MSM的目标是在候选人和比赛场地之间找到稳定的匹配，最大限度地减少他们和比赛场地数量之间的距离，并最大限度地提高这些场地的占用率。结果表明，O2MSM优于基线方法，更有效，在几秒钟内完成候选人的分布，更有效，最大限度地减少比赛地点的数量，空缺和距离候选人的距离。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)

自引率

0.00%

发文量