Alocação dinâmica de recursos intermitentes com eficácia probabilística e desconhecida para tarefas com múltiplas tentativas

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Silva, João Victor da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Abordagem shadow test; Alocação de recursos; Item response models; Modelos de resposta ao item; Resource allocation; Shadow test approach
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-21072023-094027/

Neste trabalho, considera-se uma generalização do problema de alocação de tarefas. Uma quantidade finita de recursos humanos está disponível dinamicamente para tentar resolver tarefas. Para cada tarefa alocada, o recurso pode falhar ou ter sucesso. Cada tarefa deve ser resolvida uma quantidade independente de vezes e cada recurso está disponível para tentar resolver uma quantidade independente de tarefas. Parâmetros que caracterizam recursos e tarefas, assim como a probabilidade de resposta correta são modelados utilizando técnicas da Teoria da Resposta ao Item (TRI). São considerados cenários nos quais os parâmetros das tarefas e recursos são conhecidos; outros cenários estes parâmetros são estimados a partir das interações de recursos tentando resolver tarefas. Tal problema é formalizado matematicamente. Um algoritmo é proposto que combina a Abordagem Shadow Test (AST) e replanejamento sob conhecimento incerto. O objetivo é buscar uma alocação ótima de tarefas a recursos buscando maximizar o número de tarefas resolvidas corretamente. Foram realizadas simulações computacionais para um conjunto de cenários. Resultados são apresentados utilizando dados reais das provas do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), mostrando ganho na quantidade de soluções ao comparar o uso do algoritmo com a alocação aleatória e uma heurística simples proposta.