Desarrollo de un Modelo para la creación de la oferta académica y asignación de salas en la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad de Valparaíso
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Fecha
2016-06
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Profesor Guía
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Universidad de Valparaíso
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Departamento o Escuela
Carrera de Ingenieria Civil Industrial
Determinador
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Nota general
Resumen
A lo largo del tiempo las instituciones educativas han presentado problemas relacionados con la calidad de los servicios que ofrecen a docentes y estudiantes, generándose dos puntos clave en este contexto, la programación de las actividades académicas correspondiente al plan de estudios vigente y la planificación de la capacidad, es decir, el dimensionamiento de los recursos disponibles para poder operar en el tiempo.
Este tipo de problemas de optimización son difíciles de resolver de forma exacta debido a lo complejo de su solución lo cual se ha convertido en un reto intelectual que ha sido estudiado desde la década de los 90. Muchos procedimientos se utilizan para la construcción de horarios viables y atractivos. Estos enfoques se pueden agrupar en tres categorías: Inteligencia Artificial, interacción Hombre-Máquina y la Investigación de Operaciones. Existen dos áreas dentro de la Investigación de Operaciones que se ocupan en problemas de este tipo, la primera se conoce como Scheduling que se encarga de la asignación de recursos y la segunda se conoce como Timetabling que asigna ciertos eventos a los distintos bloques de horarios y lugares físicos condicionados a las restricciones y limites propuestos por el sistema.
Los problemas de horario en instituciones se dividen en dos: horarios de universidades y horarios de colegios. Los horarios para colegios resultan más compactos, lo que significa que no debe haber periodos libres entre clases. Todos los cursos tienen la misma hora de inicio, termino y de colación, lo cual no es el caso de los horarios universitarios. Existe una cantidad mayor de programas, clases, docentes y diferentes grupos de estudiantes lo cual hace el problema más complejo.
En particular, el problema de horarios dentro de una universidad está clasificado como un problema NP “non-polynomial” (no-polinomial). Esto significa que la cantidad de tiempo y los esfuerzos requeridos para resolver este tipo de problemas se incrementa exponencialmente con el tamaño del problema los cuales se hacen más complejos conforme aumenta el tiempo. Por lo tanto no pueden ser resueltos en tiempo polinómico. Las técnicas de optimización que se utilizan para resolverlos producen soluciones factibles cercanas al óptimo en lugar de soluciones exactas. Los Algoritmos Genéticos son considerados un buen enfoque usado en la actualidad para resolver este tipo de problemas.
Para poder determinar de mejor forma cual será la relación docente-bloque-sala para Instituciones con este tipo de problemas se hace necesario identificar el flujo y dirección de los datos que intervienen en el proceso a modo de establecer también aquellos parámetros que más adelante serán considerados críticos que pueden generar un cambio en la metodología actual.
Este trabajo fue motivado para resolver el problema de horarios y producir una solución totalmente aceptable para todos los usuarios en vista a los conflictos observados en la institución objeto de nuestro estudio. El alcance del mismo consiste en el desarrollo de un modelo que contemple las variables y restricciones requeridas por la dirección de manera de optimizar la gestión universitaria en la creación de la oferta académica y asignación de las salas de clases en la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad de Valparaíso siendo eficientes en el uso de los recursos.
Este Trabajo de Título está organizada de la siguiente manera. El capítulo 2 se centra en el caso en particular, considerando los antecedentes, las restricciones del problema y los objetivos que busca este trabajo. El capítulo 2 correspondiente al marco teórico, hace una revisión de la literatura relevante, así también como los diversos enfoques para resolver el problema de horarios en las universidades y la justificación de la utilización del algoritmo genético como parte de la solución del problema. Dentro de este mismo capítulo, en el apartado 2.6 se proporciona una visión general del mismo. Aquí se da a conocer los fundamentos de un algoritmo genético y sus aspectos teóricos. Por otra parte se complementa lo anterior con un simple ejemplo que demuestra cómo es el funcionamiento básico del algoritmo mostrado en los anexos de nuestro trabajo. El capítulo 3 describe la metodología de investigación, en donde se hace un detalle de los datos o recursos que se utilizarán, además del diseño del modelo contemplando solamente aquellos parámetros, conjunto de datos, variables y restricciones más significativas del problema. El Capítulo 4 describe la implementación del algoritmo genético a los datos procedentes de la Escuela de Ingeniería Industrial. El Capítulo 5 finalmente llega a la conclusión de la tesis.
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Auspiciador
Palabras clave
METODOS DE OPTIMIZACION, METODOS METAHEURISTICOS, ALGORITMO GENETICO