Algoritmo genético para la elaboración de horarios de clases en universidades con recursos compartidos, caso de estudio: Universidad Nacional Agraria de la Selva
Descripción del Articulo
La investigación se enfoca en resolver el problema de elaboración de horarios de clases en universidades con recursos compartidos utilizando el algoritmo genético, para determinar si es posible o no, mejorar la eficiencia del proceso de elaboración de horarios de clases respecto a minimizar el tiemp...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Agraria de la Selva |
Repositorio: | UNAS-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/1660 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14292/1660 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Algoritmo genético Problema de elaboración de horarios de clases Universidades con recursos compartidos Metaheurística |
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La investigación se enfoca en resolver el problema de elaboración de horarios de clases en universidades con recursos compartidos utilizando el algoritmo genético, para determinar si es posible o no, mejorar la eficiencia del proceso de elaboración de horarios de clases respecto a minimizar el tiempo de elaboración y esfuerzo como también evitar el incumplimiento de restricciones duras. La investigación es de tipo aplicada, diseño no experimental transversal y nivel descriptivo para el proceso en una situación de forma tradicional y una situación utilizando el algoritmo genético, es de enfoque cuantitativo y la técnica de investigación es un caso de estudio que mediante la ficha de observación se recolectó los datos de la eficiencia del proceso en las dos situaciones para realizar la comparación entre sí. Como resultado la diferencia de la eficiencia del proceso en las dos situaciones respecto al tiempo de elaboración y esfuerzo es 96.97% y 96.46% en favor de la tecnología utilizando el algoritmo genético frente a la forma tradicional y el incumplimiento de restricciones duras es 0% para las dos tecnologías; por lo tanto, se construyó una aplicación web que permitió implementar el algoritmo genético como metaheurística y se determinó que si es posible mejorar la eficiencia del proceso y se recomienda utilizar esta tecnología a las universidades con recursos compartidos que elaboran los horarios de clases de forma tradicional como también realizar investigaciones para complementar el incumplimiento de restricciones blandas. |
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Como resultado la diferencia de la eficiencia del proceso en las dos situaciones respecto al tiempo de elaboración y esfuerzo es 96.97% y 96.46% en favor de la tecnología utilizando el algoritmo genético frente a la forma tradicional y el incumplimiento de restricciones duras es 0% para las dos tecnologías; por lo tanto, se construyó una aplicación web que permitió implementar el algoritmo genético como metaheurística y se determinó que si es posible mejorar la eficiencia del proceso y se recomienda utilizar esta tecnología a las universidades con recursos compartidos que elaboran los horarios de clases de forma tradicional como también realizar investigaciones para complementar el incumplimiento de restricciones blandas.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria de la Selvainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria de la SelvaRepositorio Institucional UNASreponame:UNAS-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria de la Selvainstacron:UNASAlgoritmo genéticoProblema de elaboración de horarios de clasesUniversidades con recursos compartidosMetaheurísticaAlgoritmo genético para la elaboración de horarios de clases en universidades con recursos compartidos, caso de estudio: Universidad Nacional Agraria de la Selvainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisIngeniero en Informática y SistemasUniversidad Nacional Agraria de la Selva - Facultad de Ingeniería en Informática y SistemasTitulo ProfesionalCiencias en Informática y SistemasTHUMBNAILTS_BHN_2019.pdf.jpgTS_BHN_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4232https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/e2556eba-8c51-4da4-b1c0-01a718e2abb0/download2c8c87bdf3a1740f85a6e70ef0d7dd18MD54ORIGINALTS_BHN_2019.pdfTS_BHN_2019.pdfapplication/pdf4308907https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/a19fe810-ef5c-4f28-9800-3c05939d4ea0/downloada0c39c489fd788fdbee835569610e338MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/6f458aff-2b40-4dfd-9450-bdfafd4849fb/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52TEXTTS_BHN_2019.pdf.txtTS_BHN_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain169009https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/22703ea0-050f-45f9-a008-59704102ac56/download7a4177c225a2248dfd63be2778d54d6fMD5320.500.14292/1660oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/16602024-06-10 00:08:42.259https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unas.edu.peRepositorio Institucional de la Universidad Nacional Agraria de la Selvarepositorio@unas.edu.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 |
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Nota importante:
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