Algoritmo genético para la elaboración del horario de exámenes en universidades

• Autor: Zelada Cabezudo, Hernán Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Científica del Sur
• Repositorio: UCSUR-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/761
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12805/761
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmo genético; Gestión educacional; Examen

Con el crecimiento de alumnos matriculados en universidades, se incrementa también las actividades administrativas que realiza cada casa de estudio; una de las actividades administrativas que se ve afectada por el aumento de alumnos es la elaboración del horario de examen, el cual se realiza dos veces en cada periodo académico regular. Elaborar el horario de exámenes demanda tiempo y recursos, considerándola una actividad de alta complejidad y en muchos de los casos por las restricciones que se debe tener en cuenta. Se debe considerar ciertos parámetros como: franjas horarias, distribución de recintos (salones, laboratorios), distribución de curso de cada carrera (dos cursos de distintas carreras deben estar en un mismo salón de clase), asignación de docentes o cuidadores, además de las restricciones que tienen que ser superadas para que el horario que se elabore sea aceptado como válido. Para la presente tesis se utiliza una solución basada en algoritmo genético, que es una metaheurística; la cual pertenece a la rama de la inteligencia artificial. El cual es recomendado en la utilización de problemas de búsqueda y optimización; como el caso del horario de exámenes, para ello se diseña un cromosoma tipo vector binario. Teniendo en cuenta la problemática planteada en la tesis. La función fitness es una fórmula matemática que nos brinda como resultado el valor cero, el cual nos certifica que el sistema genera un correcto horario de exámenes, teniendo en cuenta todas las restricciones en la elaboración. Finalmente, la solución fue puesta a prueba para calibrar sus parámetros de generación de: población, selección, cruce y mutación; el cual arroja soluciones óptimas. Teniendo como resultados valores del fitness en promedio de 0.13665, en un rango de tiempo de 30 a 90 minutos, donde la solución arroja un horario válido por carrera.