Txirrindularitza profesionaleko egutegien optimizazioa Transformer eta eboluzio-algoritmoak erabiliz

Gradu Amaierako Lan honek txirrindularitza talde profesionaletako lehiaketa-egutegiak optimizatzeko metodologia berria proposatzen du Transformer sare neuronalak eta helburu anitzeko eboluzio-algoritmoak (NSGA-II) konbinatuz. Sistemak UCI puntuak maximizatu eta txirrindularien artean lehiaketa-karga orekatzea bilatzen du denboraldi osoan. Datu historikoekin (2021-2025) entrenatutako eredu prediktiboak, etapa-profilen (GPX), txirrindularien atributuen eta emaitzen datuekin, %77,9ko zehaztasuna lortzen dute txirrinulari bat Top 50ean amaituko den aurresateko.

NSGA-II algoritmoak irtenbide-espazioa esploratzen du Pareto fronte bat sortuz. Sortutako irtenbideek UCI puntuen estimazioa hobetzen dute eta ekitatearen aldeko hobekuntza erakusten dute 2025eko urtarrila eta maiatza arteko egutegi errealarekin alderatuta. Baliozkotze enpirikoak ez baditu ere plangintza errealaren aldean estatistikoki esanguratsuak diren hobekuntzarik baieztatzen, emaitzek laguntza estrategiko tresna gisa potentzial handia erakusten dute. Sistemak aukera desestimatu dituztenen artean identifikatzen ditu aukerak (adib. 2.Pro/2.1 kategorietan) eta txirrindulariak euren profilaren arabera lehentasuna ematen die. Datu irekiekin eta teknika erreproduziekin garatutako irtenbideak, oinarri eskalagarri bat eskaintzen du kirol testuinguru konplexuetan datuetan oinarritutako erabakigintza egiteko.