Revisión de literatura y propuesta metodológica para construir un proceso de asignación en investigación operativa - caso de estudio en asignación de docentes a materias
El propósito de este proyecto se centra en la construcción de una metodología para la correcta programación de un modelo de asignación de docentes a materias en la facultad de ingeniería industrial de la universidad ECCI, investigando los modelos meta heurísticos que permitan la adecuada asignación...
- Autores:
-
Jimenez Tang-Chang, Jairo Steven
Rosas Martinez, Rafael Leonardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad ECCI
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECCI
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/1834
- Palabra clave:
- Programación
Metaheurística
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Programming
Metaheuristics
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El propósito de este proyecto se centra en la construcción de una metodología para la correcta programación de un modelo de asignación de docentes a materias en la facultad de ingeniería industrial de la universidad ECCI, investigando los modelos meta heurísticos que permitan la adecuada asignación de docentes versus materias teniendo en cuenta el uso de las variables del entorno, dando cumplimiento a los requisitos exigidos por la universidad, tal como se halló en artículos realizados en universidades colombianas donde se lograron propuestas para mejorar el proceso de asignación que se desarrollaba en estas, partiendo de la diferencia que existe al asignar materias y docentes en instituciones educativas (colegios) y universidades; obteniendo así un método que favorezca a la correcta administración de los recursos de la universidad. |
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Annealing, S. (2004). Recocido Simulado, 1–4. Chen, R.-M., & Shih, H.-F. (2013). Solving University Course Timetabling Problems Using Constriction Particle Swarm Optimization with Local Search. Algorithms, 6, 227–244. http://doi.org/10.3390/a6020227 Coral, M., Jáuregui, Y., & Mauricio, D. (n.d.). UNA SOLUCIÓN AL PROBLEMA DE SELECCIÓN DE CURSOS BASADO EN HEURÍSTICAS PARA EL CASO DE LA FISCT. Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. MHS’95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, 39–43. http://doi.org/10.1109/MHS.1995.494215 Fong, C. W., Asmuni, H., Lam, W. S., McCollum, B., & McMullan, P. (2014). A novel hybrid swarm based approach for curriculum based course timetabling problem. In Evolutionary Computation (CEC), 2014 IEEE Congress on (pp. 544–550). IEEE. Flores, P., Brau, E., Monteverde, J. a, Salazar, N. F., Cadena, E., & Lizárraga, C. a. (2005). Experimentos con Algoritmos Genéticos para resolver un problema real de, 42–46. Fong, C. W., Asmuni, H., Lam, W. S., McCollum, B., & McMullan, P. (2014). A novel hybrid swarm based approach for curriculum based course timetabling problem. In Evolutionary Computation (CEC), 2014 IEEE Congress on (pp. 544–550). IEEE. Fredy, J., Baquero, F., Mirledy, E., Ocampo, T., Alfonso, R., & Rendón, G. (2008). con Búsqueda Tabú. Glover, F. (1989). Tabu search-part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search , Optimization , and Machine Learning, 372. http://doi.org/10.1007/s10589-009-9261-6 Granada, M., Ocampo, E. M. T., & Baquero, J. F. F. (2006). Programación óptima de horarios de clase usando un algoritmo memético. Scientia et Technica, 1(30). Hillier, & Frederick S., G. J. L. (2010). Introducción a la Investigación de operaciones (novena). Hinojosa, A., Espinosa, K., & Correa, R. (2012). EL MÉTODO DE ENJAMBRE DE PARTÍCULAS Y EL CRITERIO DE MÍNIMA ENTROPÍA EN EL DISEÑO ÓPTIMO DE UN DISIPADOR DE CALOR. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 11(20), 203–214. Retrieved from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242012000100017&lng=es&nrm=iso&tlng=es Kanoh, H., & Chen, S. (2013). Particle Swarm Optimization with Transition Probability for Timetabling Problems. In Adaptive and Natural Computing Algorithms (pp. 256–265). Springer. Luz, L., & Soler, L. De. (n.d.). Directivas Institucionales Decanaturas Comité Editorial Directivas Institucionales Decanaturas Comité Editorial. Mejía, J., & Paternina, C. (2010). Asignación de horarios de clases universitarias mediante algoritmos evolutivos. Revista Educación En Ingeniería, 9, 140–149. Mendez Muñoz, D. V. (2007). Técnicas de Inteligencia Artificial Emergente Aplicadas al Servicio de Replicación de Datos de Arquitecturas Grid. Quintero, M. A. (2009). Métodos heurísticos para la planificación y el manejo forestal. Reina, G. V, & García, E. M. (2004). Sistemas evolutivos y selecci{ó}n de indicadores. Universidad de Sevilla. Retrieved from http://books.google.com.co/books?id=Js4LaCfNMoUC Sait, S. M., & Youssef, H. (1999). Iterative computer algorithms with applications in engineering: solving combinatorial optimization problems. IEEE Computer Society Press. San Martín, C. O., & Guzmán, G. M. R. (2013). Algoritmo de tipo búsqueda tabú para un problema de programación de horarios universitarios vespertinos. INGE CUC, 9(2), 58–65. Suárez, V. F., Guerrero, Á., & Castrillón, O. D. (2013). Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II. Información Tecnológica, 24(1), 103–114. http://doi.org/10.4067/S0718-07642013000100012 Sumpter, D. J. T. (2006). The principles of collective animal behaviour. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, 361(1465), 5–22. http://doi.org/10.1098/rstb.2005.1733 Taha, H. A. (2010). Investigación de operaciones. |
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(2004). Recocido Simulado, 1–4.Chen, R.-M., & Shih, H.-F. (2013). Solving University Course Timetabling Problems Using Constriction Particle Swarm Optimization with Local Search. Algorithms, 6, 227–244. http://doi.org/10.3390/a6020227Coral, M., Jáuregui, Y., & Mauricio, D. (n.d.). UNA SOLUCIÓN AL PROBLEMA DE SELECCIÓN DE CURSOS BASADO EN HEURÍSTICAS PARA EL CASO DE LA FISCT.Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. MHS’95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, 39–43. http://doi.org/10.1109/MHS.1995.494215Fong, C. W., Asmuni, H., Lam, W. S., McCollum, B., & McMullan, P. (2014). A novel hybrid swarm based approach for curriculum based course timetabling problem. In Evolutionary Computation (CEC), 2014 IEEE Congress on (pp. 544–550). IEEE.Flores, P., Brau, E., Monteverde, J. a, Salazar, N. F., Cadena, E., & Lizárraga, C. a. (2005). 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EL MÉTODO DE ENJAMBRE DE PARTÍCULAS Y EL CRITERIO DE MÍNIMA ENTROPÍA EN EL DISEÑO ÓPTIMO DE UN DISIPADOR DE CALOR. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 11(20), 203–214. Retrieved from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242012000100017&lng=es&nrm=iso&tlng=esKanoh, H., & Chen, S. (2013). Particle Swarm Optimization with Transition Probability for Timetabling Problems. In Adaptive and Natural Computing Algorithms (pp. 256–265). Springer.Luz, L., & Soler, L. De. (n.d.). Directivas Institucionales Decanaturas Comité Editorial Directivas Institucionales Decanaturas Comité Editorial.Mejía, J., & Paternina, C. (2010). Asignación de horarios de clases universitarias mediante algoritmos evolutivos. Revista Educación En Ingeniería, 9, 140–149.Mendez Muñoz, D. V. (2007). Técnicas de Inteligencia Artificial Emergente Aplicadas al Servicio de Replicación de Datos de Arquitecturas Grid.Quintero, M. A. (2009). Métodos heurísticos para la planificación y el manejo forestal.Reina, G. V, & García, E. M. (2004). Sistemas evolutivos y selecci{ó}n de indicadores. Universidad de Sevilla. Retrieved from http://books.google.com.co/books?id=Js4LaCfNMoUCSait, S. M., & Youssef, H. (1999). Iterative computer algorithms with applications in engineering: solving combinatorial optimization problems. IEEE Computer Society Press.San Martín, C. O., & Guzmán, G. M. R. (2013). Algoritmo de tipo búsqueda tabú para un problema de programación de horarios universitarios vespertinos. INGE CUC, 9(2), 58–65.Suárez, V. F., Guerrero, Á., & Castrillón, O. D. (2013). Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II. Información Tecnológica, 24(1), 103–114. http://doi.org/10.4067/S0718-07642013000100012Sumpter, D. J. T. (2006). The principles of collective animal behaviour. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 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Investigación de operaciones.ProgramaciónMetaheurísticaBúsqueda tabúProgrammingMetaheuristicsTabu searchORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf692502https://repositorio.ecci.edu.co/bitstream/001/1834/1/Trabajo%20de%20grado.pdf4ad231b0a9030791216675da3a959325MD51Cesión de derechos y Acta de grado.pdfCesión de derechos y Acta de grado.pdfapplication/pdf984634https://repositorio.ecci.edu.co/bitstream/001/1834/2/Cesi%c3%b3n%20de%20derechos%20y%20Acta%20de%20grado.pdfd30fd217f8c40658e9460a36f57dfd00MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814798https://repositorio.ecci.edu.co/bitstream/001/1834/3/license.txt88794144ff048353b359a3174871b0d5MD53TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain95125https://repositorio.ecci.edu.co/bitstream/001/1834/4/Trabajo%20de%20grado.pdf.txtc5bcfcceffc7fb9f233f32b8d362dfd1MD54Cesión de derechos y Acta de grado.pdf.txtCesión de derechos y Acta de grado.pdf.txtExtracted 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