Estudio de caso: Recocido simulado para mejorar el calendario educativo

Abstract

Introducción: En ocasiones, los problemas de Optimización Combinatoria (COP), tal como el Problema de Calendarización de horarios (CTTP), se puede resolver utilizando técnicas Investigación Operativa (IO); sin embargo, cuando el problema aumenta de tamaño, la búsqueda de una solución se vuelve más compleja. Este tipo de problema es NP-duro por lo que requiere de procedimientos como métodos metaheurísticos con el fin de resolver el problema. Este trabajo aborda un Problema real en una Institución de Educación Superior Mexicana acerca de la Calendarización de horarios basada en la Curricula (CB-CTT). Cada institución tiene sus propias reglas operacionales, por lo tanto la modelación del problema es único ya que conserva sus propias características. Primero como parte de la aportación a la solución del problema, se elaboró un Software de Mediación (MS) con el fin de organizar los datos en bruto y eliminar la restricción dura en relación con los planes de estudio. Posteriormente, el problema se dividió en cinco instancias, de acuerdo a los cursos que comparten el mismo espacio físico, los cuales fueron resueltos mediante el algoritmo tradicional de Recocido Simulado (SA).El problema fue resuelto de manera satisfactoria, obteniendo la asignación de 9620 sesiones en 174.5 horas aproximadamente, aportando una solución sin particionar el problema en dos subproblemas, impactando positivamente la reducción del tiempo de elaboración de los horarios, proporcionando un horario factible y sin errores para toda la universidad.Método: El Algoritmo de Recocido Simulado, cristalización simulada o enfriamiento simulado, es un algoritmo de búsqueda metaheurística para problemas de optimización; el objetivo general de este tipo de algoritmos es encontrar una buena aproximación al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. A este valor se lo denomina "óptimo local u óptimo global".El nombre e inspiración viene del proceso de recocido del acero y cerámicas, una técnica que consiste en calentar y luego enfriar lentamente el material para variar sus propiedades físicas. El calor causa que los átomos aumenten su energía y que puedan así desplazarse de sus posiciones iniciales (un mínimo local de energía); el enfriamiento lento les da mayores probabilidades de recristalizar en configuraciones con menor energía que la inicial (mínimo global). El método fue descrito independientemente por Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt y Mario P. Vecchi en 1983.

Estudio de un Algoritmo Genético para la Administración Académica

“…Esa toma de decisiones es de interés para las dependencias del referido tipo en cada inicio de período académico. Dicho proceso administrativo es, matemáticamente, complejo de resolver debido a la cantidad de combinaciones resultantes posibles, lo anterior ha dado origen a que se acuñe una taxonomía de problema identificada por algunos investigadores en lengua española como "Problema de Calendarización de horarios" (Sanchez-Partida et al, 2016), aunque en lengua inglesa existe una mayor cantidad de literatura especializada que aborda este tipo de problema y las diferentes combinaciones de los referidos recursos académicos denominando este tipo de problemas como "Class Teacher Timetabling Problem" o por sus siglas en inglés CTTP (Cataldo et al, 2017) relacionándose el presente trabajo por afinidad con las referidas líneas de investigación de estos y otros autores que abordan dichos estudios. Para afrontar este tipo de problemas, usualmente se recurre a repetir periódicamente plantillas de asignaciones anteriores, comprobadas empíricamente y sin una metodología científica; logrando de esta manera establecer dichas asignaciones.…”