Aplicación de Herramientas para la Solución De Timetabling Problem Para El Departamento de Ciencias Básicas en La Facultad De Ingeniería. Universidad Libre
La programación de horarios dentro de las instituciones educativas, representan un factor fundamental para el rendimiento y optimización de los tiempos y espacios dentro de la misma, es por esto que, en el presente proyecto se presentan los principales conceptos y herramientas de pronóstico aplicabl...
- Autores:
-
Ríos Rivera, Daniela Del Mar
Vásquez Valero, Lina Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Libre
- Repositorio:
- RIU - Repositorio Institucional UniLibre
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unilibre.edu.co:10901/17969
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10901/17969
- Palabra clave:
- Planificación universitaria
Comportamiento en la demanda de asignaturas
Ingeniería industrial
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six sigma
Administración industrial
Mejoramiento de procesos
Logística en los negocios
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La programación de horarios dentro de las instituciones educativas, representan un factor fundamental para el rendimiento y optimización de los tiempos y espacios dentro de la misma, es por esto que, en el presente proyecto se presentan los principales conceptos y herramientas de pronóstico aplicables para dar solución al timetambling problem (problema de programación de horarios) para el departamento de ciencias básicas en la facultad de ingeniería de la Universidad Libre seccional Bogotá. Para lograr este objetivo, en primer lugar, se describe la problemática; una vez identificada la misma, se aplican las metodologías de pronóstico óptimas para el patrón de los datos históricos de la cantidad de estudiantes matriculados en cada una de las asignaturas, (método de regresión simple, suavizamiento exponencial lineal, suavizamiento exponencial cuadrático, curva de crecimiento, regresión múltiple de series de tiempo), para determinar así, cuál de ellos arroja un menor valor de MSE (error cuadrático medio) lo cual indicaría el método de pronóstico recomendable para finalmente ser aplicado computacionalmente y obtener la correcta solución del problema. |
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Para lograr este objetivo, en primer lugar, se describe la problemática; una vez identificada la misma, se aplican las metodologías de pronóstico óptimas para el patrón de los datos históricos de la cantidad de estudiantes matriculados en cada una de las asignaturas, (método de regresión simple, suavizamiento exponencial lineal, suavizamiento exponencial cuadrático, curva de crecimiento, regresión múltiple de series de tiempo), para determinar así, cuál de ellos arroja un menor valor de MSE (error cuadrático medio) lo cual indicaría el método de pronóstico recomendable para finalmente ser aplicado computacionalmente y obtener la correcta solución del problema.Programming schedules within educational institutions is a fundamental factor for performance and optimization of times and spaces within it, is for this. Time programming problem for the department of basic sciences in the engineering faculty of the Universidad Libre sectional Bogotá. To achieve this objective, first, the problem is described; once it has been identified, the optimal results methodologies are applied to the historical data pattern of the number of students enrolled in each of the subjects, (simple regression method, linear exponential smoothing, quadratic exponential smoothing, growth curve , multiple regression of time series), to determine, which of them will yield a lower value of MSE (mean square error) to which the prediction method is indicated so that it is finally applied computationally and obtain the correct solution of the problem.Universidad Libre de Colombia - Facultad de ingeniería - Ingeniería IndustrialPDFapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Planificación universitariaComportamiento en la demanda de asignaturasIngeniería industrialInventory shrinkagelean manufacturinglogisticsscrapssix sigmaAdministración industrialMejoramiento de procesosLogística en los negociostimetabling problemasignaciónmatriculadosasignaturaspronósticosAplicación de Herramientas para la Solución De Timetabling Problem Para El Departamento de Ciencias Básicas en La Facultad De Ingeniería. Universidad LibreTesis de Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisIsabel S. (2018). Asignación de Horarios en Universidades: ¿Por qué es tan complicada? Chile. https://www.u-planner.com/es/blog/planificacion- academica-por-que-la-asignacion-de-horarios-es-tan-compleja.John E. Hanke y Dean W. Wichern. (2011). Pronósticos en los negocios, 9 ed, Pearson.Gutiérrez Quijano. (2018). Modelo para la programación académica de la facultad de ingeniería, universidad nacional de Colombia, sede Bogotá. http://bdigital.unal.edu.co/53769/1/pedrodavidgutierrezquijano.2016.pdf.Lozano Amézquita. (2018) Diseño de un algoritmo para realizar la programación de horarios de la carrera de ingeniería industrial de la pontificia universidad javeriana. https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/20537/Lo zanoAmezquitaManuelDavid2016.pdf?sequence=1.Mejia, J. & Paternian C. (2018). Asignación de Horarios de Clases Universitarias Mediante Algoritmos Evolutivos. http://www.acofi.edu.co/revista/Revista9/2010_I_22.pdf.Hernández, Miranda & Rey. (2018). Programación de Horarios de Clases y Asignación de Salas para la Facultad de Ingeniería de la Universidad Diego Portales Mediante un Enfoque de Programación Entera. http://www.dii.uchile.cl/ris/RISXXII/horariosUDP_RISVersion%20FINAL.pdf.Hernández, Miranda & Rey. (2018). Programación de Horarios de Clases y Asignación de Salas para la Facultad de Ingeniería de la Universidad Diego Portales Mediante un Enfoque de Programación Entera. http://www.dii.uchile.cl/ris/RISXXII/horariosUDP_RISVersion%20FINAL.pdf.Castrillón. (2018) Combinación entre Algoritmos Genéticos y Aleatorios para la Programación de Horarios de Clases basado en Ritmos Cognitivos. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718- 07642014000400008.Mausser & Magazine. (2018). 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