Sistema de asignación de aulas y horarios para la UNAB

Para resolver el problema de asignación de horarios, se ha desarrollado una diversidad de aplicaciones computacionales, que van desde sistemas de apoyo, hasta sistemas para la elaboración automática de horarios. Recientemente, este problema ha sido atacado, con éxito, haciendo uso de modelos computa...

Full description

Autores:
Hernández Borrero, Irma Jimena
Zambrano Ávila, Martha Erika
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
1997
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/26754
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/26754
Palabra clave:
Systems engineer
Technological innovations
Computational models
Computational application
Optimal schedule
Programming (Mathematics)
Theory of machines
Genetic algorithms
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Programación (Matemáticas)
Teoría de las máquinas
Algoritmos genéticos
Modelos computacionales
Aplicación computacional
Horario optimo
Rights
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description Para resolver el problema de asignación de horarios, se ha desarrollado una diversidad de aplicaciones computacionales, que van desde sistemas de apoyo, hasta sistemas para la elaboración automática de horarios. Recientemente, este problema ha sido atacado, con éxito, haciendo uso de modelos computacionales originados en el campo de la inteligencia artificial como: algoritmos genéticos, búsqueda tabú y satisfacción de restricciones. La técnica de sistemas evolutivos algoritmos genéticos) se ha anotado éxitos importantes en los últimos años, por lo que en este trabajo se propone utilizarla con el objetivo de automatizar y agilizar el sistema de asignación de aulas y horarios de la Universidad Autónoma de Bucaramanga. Este informe presenta en su contenido todas las etapas del proyecto “Sistema de Asignación de Aulas y Horarios para la Universidad Autónoma de Bucaramanga”, estructurado en cuatro capítulos que se describen a continuación: El primer capítulo presenta los antecedentes encontrados a nivel mundial, referente a la solución del problema de asignación de horarios, y la situación de la UNAB hasta el segundo semestre de 1996 con el sistema semi-automático de asignación de horarios.
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La técnica de sistemas evolutivos algoritmos genéticos) se ha anotado éxitos importantes en los últimos años, por lo que en este trabajo se propone utilizarla con el objetivo de automatizar y agilizar el sistema de asignación de aulas y horarios de la Universidad Autónoma de Bucaramanga. Este informe presenta en su contenido todas las etapas del proyecto “Sistema de Asignación de Aulas y Horarios para la Universidad Autónoma de Bucaramanga”, estructurado en cuatro capítulos que se describen a continuación: El primer capítulo presenta los antecedentes encontrados a nivel mundial, referente a la solución del problema de asignación de horarios, y la situación de la UNAB hasta el segundo semestre de 1996 con el sistema semi-automático de asignación de horarios.Introducción 1. Antecedentes 6 1.1 antecedentes generales 6 2. Metodología 21 2.1 planteamiento formal 21 2.1.1 información requerida 21 2.1.2 definición del sistema de base de datos 25 2.1.3 uso de algoritmos genéticos para la elaboración del horario 26 2.1.4 diserto de la aplicación computacional 30 2.2 implementac1ón 38 2.2.1 plan de trabajo 38 2.2.2 codificación de facultades, profesores y materias 40 2.2.3 propuesta de codificación 49 2.2.4 definición de restricciones para la elaboración del sistema 53 2.2.5 segunda propuesta para la definición del sistema 70 2.2.6 definición del sistema de asignación de aulas y horarios para la unab 76 3. Resultados 84 3.1 pruebas 84 3.2 horario de 1997 89 3.2.1 elementos de información 90 3.2.2 solución formal del problema 100 3.2.3 análisis de la solución del problema 102 3.2.4 proceso metodológico 105 4. Recomendaciones 109 Bibliografía 111PregradoTo solve the problem of timetable assignment, a variety of computational applications have been developed, ranging from support systems to systems for the automatic preparation of timetables. Recently, this problem has been successfully attacked by using computational models originating in the field of artificial intelligence such as: genetic algorithms, tabu search and constraint satisfaction. The evolutionary systems technique (genetic algorithms) has had important successes in recent years, so this work proposes using it with the aim of automating and streamlining the classroom and timetable assignment system of the Autonomous University of Bucaramanga. This report presents in its content all the stages of the project “Classroom and Schedule Assignment System for the Autonomous University of Bucaramanga”, structured in four chapters that are described below: The first chapter presents the background found worldwide, regarding the solution to the problem of schedule assignment, and the situation of UNAB until the second semester of 1996 with the semi-automatic schedule assignment system.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema de asignación de aulas y horarios para la UNABClassroom and timetable allocation system for UNABIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsComputational modelsComputational applicationOptimal scheduleProgramming (Mathematics)Theory of machinesGenetic algorithmsIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasProgramación (Matemáticas)Teoría de las máquinasAlgoritmos genéticosModelos computacionalesAplicación computacionalHorario optimoABRAMSON, David. Constructing Scliool Timetables Using Simulated Annealing: Sequential and Parallel Algorithms. En : Management Science. Vol 37, No. 1 (1991); p. 98- 113.ABELA, J. ABRAMSON, D. A Parallel genetic Algorithm for Solving the School Timetabling Problem. 15 Australian Computer Science Conference, Hobart (Feb 1992).AZEVEDO, Francisco y BARAHONA, Pedro. Solución del Problema de Horarios utilizando la Programación Lógica de Restricciones. Departamento de Informática, Universidade Nova de Lisboa.BURKE, E. K. ; ELLIMAN, D. G. and WEARE, R. A University Timetabling System based on Graph Colouring and Constraint Manipulation. University of Nottingham.The Automated Timetabling of Exams using a Hybrid Genetic Algorithm. Department of Computer Science, University of Nottingham.CHARN1AK, Eugene and MCDERMOTT, Drew. Introduction to Artificial Intelligence. Canadá : Addison Wesley, 1985.COLORIN!, Alberto, DORIGO, Marco y MANIEZZO, Vittorio. A Genetic Algorithm to Solve the Timetabling Problem. Dipartimento di Elettronica e Informazione, Politécnico di Milano.Genetic Algorithms and Highly Constrained Problems: The Time-Table Case.Dipartimento di Elettronica e Informazione, Politécnico di Milano. Dortmund, Germany, Lecture Notes in Computer Science 496, Springer-Verlag, 55-59.COLLINGWOOD, Emma ; ROSS, Peter and CORNE, Dave. A guide to GATT. (feb. 16 1996).Corbett Engineering Ltd Computer Assisted Timetabling, CelCat. (1996). http://www.celcat.com/english/prod_inf.CORNE, Dave ; ROSS, Peter and FANG, Hsiao-Lan. Improving Evolutionary Timetabling with Delta Evaluation and Directed Mutation. En DAI Research Paper No. 707. (1994).Fast Practical Evolutionary Timetabling. En DAI Research Paper No. 708. (1994).Evolutionary Timetabling: Practice, Prospects and Work in Progress. Department of Artificial Intelligence, University of Edinburgh.Successfl Lecture Timetabling with Evolutionary Algorithms. Department of Artificial Intelligence, University of EdinburghDINKEL, John J. ; MOTE, John and VENKATARAMANAN. An Efficient Decisión Support System for Academic Course Scheduling. En : Operations Research. Vol 37, No. 6 (1989); p. 853-864.EDWARDS, John S. and BADER, Jon L. Expert Systems for University Admissions. Aston University, Birmingham. En : Operational Research. Vol 39, No. 1 (1988); p. 33-40.FREEMAN, James A. y SKAPURA, David M. Redes neuronales, algoritmos, aplicacionesy técnicas de programación. Wilmington, Delaware : Adisson Wesley, 1993.GOTTFRIED, Byron S. Programación en C. España : McGraw-Hill, 1991.JAMSA, Kris. Lenguaje C : Biblioteca de funciones. Madrid : McGraw-Hill, 1986.JOHNSON, Danid. ADatabase Approach to Course Timetabling. En : Operations Research. Vol 44, No. 5 (1993); p. 425-433.KIRKPATRICK, S.; GELATT, Jr and VECCHI, M. P. Optimization by simulated annealing science.KORTH, Henry F. y SILBERSCHATZ, Abraham. Fundamentos de bases de datos. España: McGraw-Hill, 1993.KROL, Ed. Conéctate al mundo de internet. 2 ed. México : McGraw-Hill, 1995.LAJOS, Gyuri. Complete University Modular Timetabling using Constraint Logic Programming. División of Artificial Intelligence. School of Computer Studies, University of LeedsNEMHAUSER, George L. And WOLSEY, Laurence A. fnteger and combinatorial optimization. Cañada : Wiley-Interscience, 1988.N1LSSON, Nils J. Principios de la inteligencia artificial. Madrid : Díaz de Santos, 1987.RICH, Elaine y KNIGHT, Kevin. Inteligencia artificial. 2 ed. España : McGraw-Hill, 1994.RAUCH Hindin y WENDY, B. Alplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia empresarial, la ciencia y la industria. Madrid : Díaz de Santos, 1989.SABIN, G. C. W. And WINTER, G. K. The Impact of Automated Timetabling on Universities - A Case Study. En : Operations Research. Vol 37, No. 7 (1986); p. 689-693.SCHAERF, Andrea. A Survey of Automated Timetabling. Stichting Mathematisch Centrum.SCHILDT, Herbert. Lenguaje C : Programación avanzada. Madrid : McGraw-Hill, 1987.SIMONS, G. L. Introdución a la inteligencia artificial. Madrid : Díaz de Santos, 1987.TRIPATHY, Arabinda. School Timetabling - A case in Large Binary Integer Linear Programming. En : Management Science. Vol 30, No. 12 (1984); p. 1473-1489.VIESCAS, John L. Guía completa de Microsoft Access 2.0 para Windows. Madrid : McGraw-Hill, 1995.WALPOLE, Ronald E. y MYERS, Raymond H. Probabilidad y estadística. 4 ed. 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