Mais detalhadamente, o artigo “Solving periodic timetabling problems with SAT and machine learning”, uma co-autoria dos SISCOGuianos Gonçalo Matos, Luís Albino, Ricardo Saldanha e Ernesto Morgado, é um trabalho de investigação que utilizou um método de aproximação baseado em SAT, aprendizagem por reforço e multiagentes, uma combinação de técnicas que (tanto quanto é do conhecimento dos autores) ainda nunca tinham sido aplicadas nesta área.
Para avaliar a abordagem, esta foi comparada com um conjunto de problemas de otimização de horários periódicos disponíveis publicamente, nomeadamente de problemas reais de horários periódicos de caminhos-de-ferro e autocarros.
O produto ONTIME da SISCOG Suite, para criar e gerir horários, incorpora já este otimizador.
Artigo completo para leitura aqui.