Otimização da montagem de elenco no futebol : aprendizado de máquina para redução da imprevisibilidade em contratações

Nunes, Lucio Vargas de Albuquerque

Otimização da montagem de elenco no futebol : aprendizado de máquina para redução da imprevisibilidade em contratações

dc.contributor.advisor	Pereira, Dilson Lucas
dc.contributor.referee	Moreira, Mayron César de Oliveira
dc.contributor.referee	Valle, Cristiano Arbex
dc.creator	Nunes, Lucio Vargas de Albuquerque
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/8251068964596357
dc.creator.orcid	https://orcid.org/0000-0001-8803-3293
dc.date.accessioned	2026-04-17T19:43:16Z
dc.date.issued	2026-03-23
dc.description.abstract	Football, the most popular sport in the world, is marked by a high degree of unpredictability, which makes squad building, tactical planning, and player selection particularly challenging. This study explores the use of Machine Learning (ML) and Operations Research (OR) techniques as decision-support tools in the sports context. The objective is to develop a predictive model capable of estimating club performance based on individual player statistics. These predictions are then used as inputs for optimization algorithms aimed at guiding player recruitment strategies, enabling more efficient and data-driven decisions. This approach seeks to reduce subjectivity in sports management processes, promoting greater accuracy in market decisions and contributing to a more strategic, evidence-based decision-making framework within football clubs. Keywords: football; machine learning; operations research; sports analytics; squad building
dc.description.areastematicasdaextensao	Tecnologia e produção
dc.description.concentration	Ciência da Computação
dc.description.ods	ODS 8: Trabalho decente e crescimento econômico
dc.description.researchLine	Inteligência Artificial e Ciência de Dados
dc.description.resumo	O futebol, o esporte mais popular do mundo, é marcado por sua alta imprevisibilidade, o que dificulta a montagem de elencos, as escolhas táticas e a seleção de jogadores para cada partida. Este estudo explora o uso de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) e Pesquisa Operacional (PO) como ferramentas de apoio à tomada de decisão no contexto esportivo. O objetivo é desenvolver um modelo preditivo capaz de estimar o desempenho dos clubes com base em dados estatísticos individuais dos jogadores. A partir dessas previsões, são aplicados algoritmos de otimização para orientar estratégias de contratações, permitindo decisões mais eficientes e fundamentadas em dados. Essa abordagem visa reduzir a subjetividade nos processos de gestão esportiva, promovendo maior assertividade nas decisões de mercado por parte dos clubes. Palavras-chave: futebol; aprendizado de máquina; pesquisa operacional; análise de esportes; montagem de elenco.
dc.description.sponsorship	CAPES
dc.description.tipodeimpacto	Tecnológico
dc.identifier.citation	NUNES, Lucio Vargas de Albuquerque. Otimização da montagem de elenco no futebol : aprendizado de máquina para redução da imprevisibilidade em contratações. 2026. 87 p. Dissertação (Mestrado Acadêmico) - Universidade Federal de Lavras, 2026.
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufla.br/handle/1/60695
dc.language.iso	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Lavras
dc.publisher.college	Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)
dc.publisher.country	brasil
dc.publisher.department	Departamento de Ciência da Computação
dc.publisher.initials	UFLA
dc.publisher.program	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
dc.relation.dadosabertos	Sim
dc.relation.uri	github.com/LunusMax/lumeopt
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil	en
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subject	Futebol
dc.subject	Aprendizado de máquina
dc.subject	Pesquisa operacional
dc.subject	Análise de esportes
dc.subject	Montagem de elenco
dc.subject.cnpq	Ciência da Computação (1.03.00.00-7)
dc.title	Otimização da montagem de elenco no futebol : aprendizado de máquina para redução da imprevisibilidade em contratações
dc.title.alternative	Optimization of squad building in football: machine learning for reducing uncertainty in player recruitment
dc.type	dissertação