Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.

Muñoz Cuartas, Juan Felipe

Publicación:
Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.

dc.contributor.advisor	Bonet Cruz, Isis
dc.contributor.author	Muñoz Cuartas, Juan Felipe
dc.date.accessioned	2025-01-23T16:16:06Z
dc.date.available	2025-01-23T16:16:06Z
dc.date.issued	2024
dc.description	42 páginas
dc.description.abstract	RESUMEN: La elaboración de horarios académicos en la Universidad EIA enfrenta desafíos como la gestión eficiente de recursos, la satisfacción de preferencias individuales y la adaptación a cambios en las restricciones. Los métodos tradicionales, basados en la intervención humana, son propensos a errores y no siempre se optimizan logrando satisfacción de los involucrados. Este proyecto busca desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial, utilizando algoritmos genéticos, para optimizar la generación de horarios académicos en la Universidad EIA con todas sus consideraciones. Este enfoque tiene el potencial de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, mejorando la eficiencia de los espacios, el bienestar de estudiantes y profesores, y la calidad de la gestión académica. En primer lugar, se llevarán a cabo entrevistas con los encargados de diseñar los horarios en el área de sistemas para contextualizar el cómo se hace, que información se tiene y que observaciones se tienen en cuenta, se continua el diseño de una base de datos que almacene información esencial sobre cursos, profesores, aulas y horarios disponibles. Con lo mencionado se construye un modelo matemático que se diseñará para representar el problema de optimización de horarios como una cuestión combinatoria, considerando variables como la disponibilidad de recursos, las consideraciones espaciales de la Universidad EIA y las restricciones curriculares. La implementación del algoritmo genético se encargará de generar soluciones factibles y eficientes a través de operadores de selección, cruce y mutación, explorando así el espacio de soluciones para encontrar posibles horarios óptimos. La evaluación y validación de los horarios generados se realizarán comparándolos con los utilizados actualmente por la universidad, ajustando y corrigiendo según sea necesario para garantizar su calidad y adaptación a las necesidades institucionales. Finalmente, se desarrollará una interfaz de usuario que facilite la gestión y visualización de los horarios.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT:The creation of academic schedules at Universidad EIA presents challenges such as efficient resource management, meeting individual preferences, and adapting to changing restrictions. Traditional methods, relying on human intervention, are often prone to errors and limited in their ability to fully satisfy the needs of all stakeholders. This project aims to develop an AI-based scheduling system that uses genetic algorithms to optimize the generation of academic schedules at Universidad EIA. Through interviews with the scheduling management team, relevant information on current processes will be gathered, enabling the design of a database to store essential information on courses, professors, classrooms, and available schedules. Subsequently, a mathematical optimization model will be constructed to represent scheduling as a combinatorial problem, integrating variables such as resource availability, spatial considerations, and curricular restrictions, thus ensuring feasible solutions tailored to academic needs. The implementation of the genetic algorithm will enable exploration and optimization of the solution space through selection, crossover, and mutation operators, generating feasible and efficient schedules. Finally, a user interface will facilitate the visualization and management of the generated schedules, improving resource efficiency, student and teacher satisfaction, and the quality of academic management.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero(a) de Sistemas y Computación
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6879
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
dc.subject.proposal	Inteligencia Artificial	spa
dc.subject.proposal	Algoritmo genético	spa
dc.subject.proposal	Optimización combinatoria	spa
dc.subject.proposal	Artificial intelligence	eng
dc.subject.proposal	Genetic algorithm	eng
dc.subject.proposal	Combinatorial optimization	eng
dc.title	Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication