Solución del problema de programación de cursos universitarios (UCTP) utilizando un método hibrido basado en algoritmos genéticos

En la presente investigación se ataca el problema de programación de cursos universitarios, encontrado en la literatura como University Course Timetabling Problem, el cual es considerado un problema NP-hard, debido a la alta demanda computacional que requiere. Semestralmente, la Escuela de Estudios...

Full description

Autores:
Mora Esquivel, Andres Jose
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13503
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Palabra clave:
Programación De Cursos Universitarios
Metaheurísticas
Programación Lineal
Hgats.
University Course Timetabling Problem
Metaheuristics
Linear Programming
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Rights
openAccess
License
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description En la presente investigación se ataca el problema de programación de cursos universitarios, encontrado en la literatura como University Course Timetabling Problem, el cual es considerado un problema NP-hard, debido a la alta demanda computacional que requiere. Semestralmente, la Escuela de Estudios Industriales y Empresariales de la Universidad Industrial de Santander lleva a cabo la Programación de asignaturas para el Programa de Ingeniería Industrial, considerando los profesores, salones y franjas disponibles a lo largo de una semana. Para dar solución al problema, se propone un modelo de Programación Lineal Entera Mixta que sirve de referencia al momento de dimensionar el problema y las restricciones que deben ser consideradas. Seguidamente, se diseña un método metaheurístico hibrido basado en el algoritmo HGATS, desarrollado por Yang y Jat (2011), el cual combina la capacidad de diversificación del Algoritmo Genético con la estrategia de intensificación del Algoritmo de Búsqueda Tabú. Adicionalmente, se lleva a cabo un diseño factorial fraccionado con el fin de determinar el grado de influencia de los parámetros sobre la calidad de la solución final. Finalmente, se realiza la validación del algoritmo propuesto usando datos correspondientes a la programación de asignaturas de los periodos académicos 2018-1 y 2018-2 para el programa académico de Ingeniería
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