Elaboración de una solución metaheurística usando un algoritmo genético que permita elaborar la distribución de los horarios académicos

Descripción del Articulo

El presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios académicos en instituciones de nivel superior. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético a partir de una población i...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Angeles Díaz, Ana Nataly
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/148773
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/6057
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Programación heurística--Aplicaciones educativas
Algoritmos genéticos--Aplicaciones educativas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Descripción
Sumario:El presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios académicos en instituciones de nivel superior. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético a partir de una población inicial generada por un algoritmo Grasp fase construcción. Se ha tomado como caso de estudio a la facultad de Ciencia e Ingeniera de la Pontificia Universidad Católica del Perú, en la cual se contó con el apoyo del encargado de realizar el horario de la especialidad de ingeniería informática para el respectivo levantamiento de información, con lo cual se consiguió la adaptación de un algoritmo que cumpla con sus restricciones y requerimientos. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicarán los operadores de selección, casamiento, mutación y etilismo. La calidad de las soluciones, generadas por el algoritmo, se medirá en base a la cantidad de restricciones cumplidas. Para determinar los valores de los parámetros de los algoritmos se realizaron varias ejecuciones con diferentes combinaciones de valores y se optó por la que optimizaba la función objetivo de la solución. Se estima que la duración del proyecto será de un año
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