Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.
42 páginas
- Autores:
-
Muñoz Cuartas, Juan Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/6879
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6879
- Palabra clave:
- Inteligencia Artificial
Algoritmo genético
Optimización combinatoria
Artificial intelligence
Genetic algorithm
Combinatorial optimization
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024
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Bonet Cruz, IsisMuñoz Cuartas, Juan Felipe2025-01-23T16:16:06Z2025-01-23T16:16:06Z2024https://repository.eia.edu.co/handle/11190/687942 páginasRESUMEN: 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.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.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería de Sistemas y ComputaciónEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inteligencia ArtificialAlgoritmo genéticoOptimización combinatoriaArtificial intelligenceGenetic algorithmCombinatorial optimizationPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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