Resumen:
La elaboración de horarios escolares es una tarea compleja y laboriosa cuando se realiza de manera manual, debido a la gran cantidad de requisitos y restricciones que deben considerarse para su correcta construcción. En este trabajo, se aborda el problema mediante el uso de Algoritmos Genéticos (AG), una técnica ampliamente utilizada en problemas de búsqueda y optimización dentro de espacios grandes gracias a su capacidad de exploración eficiente. Se implementa un AG simple y se compara con una propuesta mejorada, la cual incorpora una función de inicialización y una función de reparación. Estas funciones están diseñadas para aprovechar el conocimiento específico del problema, favoreciendo así la evolución del algoritmo y acelerando su convergencia hacia soluciones viables.
La función de inicialización construye la población inicial asignando profesores y materias de manera más coherente, lo que permite reducir errores en comparación con una inicialización completamente aleatoria. Por su parte, la función de reparación evalúa a los individuos en cada generación y corrige inconsistencias en sus genes, como choques de clases o asignaciones conflictivas de profesores, mejorando así la calidad de las soluciones generadas.
El estudio utiliza datos reales de la carrera de Ingeniería en Computación del Centro Universitario UAEM Valle de México, así como el conjunto de datos OR-Library, con el objetivo de probar y validar los algoritmos implementados.
Los resultados obtenidos permiten comparar el desempeño del AG simple frente a la propuesta mejorada. Se observa que la función de inicialización reduce significativamente los errores desde las primeras generaciones, mientras que la función de reparación acelera aún más la reducción de conflictos, como choques y empalmes de clases o profesores. De esta manera, se demuestra la eficacia del enfoque propuesto para resolver el problema de elaboración de horarios en el Centro Universitario UAEM Valle de México, destacando las mejoras en eficiencia (velocidad de convergencia y tiempo de cómputo) y calidad
(cumplimiento de restricciones y ausencia de errores) de las soluciones generadas.
Descripción:
Tesis de Maestría en formato PDF, programa Maestría en Ciencias de la Computación, en el Cenro Universitario UAEM Valle de México, de la Universidad Autónoma del Estado de México