Publicación: Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.
Portada
PDF 
FLIP Citas bibliográficas
Gestores Bibliográficos
Indexadores
Código QR
Autores
Director
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Tipo de Material
Fecha
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen en español
RESUMEN: La elaboración de horarios académicos en la Universidad EIA enfrenta desafíos como la gestión eficiente de recursos, la satisfacción de preferencias individuales y la adaptación a cambios en las restricciones. Los métodos tradicionales, basados en la intervención humana, son propensos a errores y no siempre se optimizan logrando satisfacción de los involucrados. Este proyecto busca desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial, utilizando algoritmos genéticos, para optimizar la generación de horarios académicos en la Universidad EIA con todas sus consideraciones. Este enfoque tiene el potencial de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, mejorando la eficiencia de los espacios, el bienestar de estudiantes y profesores, y la calidad de la gestión académica. En primer lugar, se llevarán a cabo entrevistas con los encargados de diseñar los horarios en el área de sistemas para contextualizar el cómo se hace, que información se tiene y que observaciones se tienen en cuenta, se continua el diseño de una base de datos que almacene información esencial sobre cursos, profesores, aulas y horarios disponibles. Con lo mencionado se construye un modelo matemático que se diseñará para representar el problema de optimización de horarios como una cuestión combinatoria, considerando variables como la disponibilidad de recursos, las consideraciones espaciales de la Universidad EIA y las restricciones curriculares. La implementación del algoritmo genético se encargará de generar soluciones factibles y eficientes a través de operadores de selección, cruce y mutación, explorando así el espacio de soluciones para encontrar posibles horarios óptimos. La evaluación y validación de los horarios generados se realizarán comparándolos con los utilizados actualmente por la universidad, ajustando y corrigiendo según sea necesario para garantizar su calidad y adaptación a las necesidades institucionales. Finalmente, se desarrollará una interfaz de usuario que facilite la gestión y visualización de los horarios.
Resumen en inglés
ABSTRACT:The creation of academic schedules at Universidad EIA presents challenges such as efficient resource management, meeting individual preferences, and adapting to changing restrictions. Traditional methods, relying on human intervention, are often prone to errors and limited in their ability to fully satisfy the needs of all stakeholders. This project aims to develop an AI-based scheduling system that uses genetic algorithms to optimize the generation of academic schedules at Universidad EIA. Through interviews with the scheduling management team, relevant information on current processes will be gathered, enabling the design of a database to store essential information on courses, professors, classrooms, and available schedules. Subsequently, a mathematical optimization model will be constructed to represent scheduling as a combinatorial problem, integrating variables such as resource availability, spatial considerations, and curricular restrictions, thus ensuring feasible solutions tailored to academic needs. The implementation of the genetic algorithm will enable exploration and optimization of the solution space through selection, crossover, and mutation operators, generating feasible and efficient schedules. Finally, a user interface will facilitate the visualization and management of the generated schedules, improving resource efficiency, student and teacher satisfaction, and the quality of academic management.