Proponha um algoritmo colaborativo que utilize grafos e matrizes para planejar rotas de transporte escolar…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Construir e simular algoritmos, de forma independente ou em colaboração, que resolvam problemas simples e do cotidiano com uso de sequências, seleções condicionais e repetições de instruções.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Proponha um algoritmo colaborativo que utilize grafos e matrizes para planejar rotas de transporte escolar entre várias vilas e a escola, minimizando tempo total e respeitando capacidade dos ônibus. Descreva as estruturas (registros, listas, matrizes, grafos), o formato dos registros e a estratégia algorítmica a ser adotada.
✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.
Resposta esperada
Resposta modelo — Estruturas: (1) Registro Vila {id, coordenadas, alunos, janela_horária, demanda} e Registro Ônibus {id, capacidade, tempo_disponível}. (2) Grafo G(V,N): vértices = vilas ? escola; arestas = caminhos rodoviários com peso = tempo estimado. Implementar grafo como lista de adjacência de registros de aresta {destino, tempo, distância, capacidade_rodovia}. (3) Matriz de distâncias D[n×n] (opcional) contendo tempos mínimos entre todos os pares, gerada por algorítmo de caminhos mínimos (Dijkstra por fonte ou Floyd–Warshall se n pequeno), para acelerar consultas durante roteamento. Algoritmo: (A) Coletar dados e construir registros; (B) Construir lista de adjacência e, se conveniente, calcular matriz D de tempos mínimos; (C) Agrupar vilas por proximidade e demanda com heurística gulosa: ordenar vértices por distância à escola e atribuir a cada ônibus até sua capacidade (nearest-neighbor respeitando janelas); (D) Para cada rota inicial aplicar refinamento local (2-opt ou troca entre rotas) usando D para avaliar ganho; (E) Validar janelas temporais e reatribuir se necessário. Justificativa técnica: o grafo modela conectividade real e permite calcular caminhos mínimos; a lista de adjacência é eficiente para grafos esparsos; a matriz D acelera avaliações de custo entre pares durante heurísticas. Complexidade e trade-offs: Dijkstra por origem O(m log n) por origem; Floyd–Warshall O(n^3) apenas se n pequeno. Para otimização global do tipo VRP, usar heurísticas (cluster-first, route-second) e depois aprimorar; registrar resultados em listas de registros para facilitar apresentação e iteração colaborativa.
Explicação
A proposta abrange estruturas adequadas para modelar o problema, como registros para vilas e ônibus, além de um grafo que representa a conectividade entre os pontos. A estratégia algorítmica combina a construção de um grafo com uma heurística gulosa para otimizar as rotas, considerando a capacidade dos ônibus e as janelas de tempo. A inclusão de uma matriz de distâncias permite acelerar o processo de avaliação, tornando o algoritmo mais eficiente na busca por soluções.
Raio-X da questão
algoritmo de transporte escolar
avaliacao
estruturas de dados · algoritmos de grafos
Revisar conceitos de grafos e matrizes aplicados a algoritmos.
O aluno pode falhar ao não considerar a capacidade dos ônibus, propondo rotas que excedem o limite de passageiros.
ciencia_tecnologia
colaboracao
cotidiano
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