Programación matemática binaria por etapas en la elaboración de un horario universitario
Objetivo: establecer una estrategia que permita elaborar un horario universitario en tres etapas, utilizando programación matemática, tomando en cuenta la problemática que enfrentan la mayoría de los centros educativos públicos del nivel superior en México, que incluye la contratación de profesores...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | México |
| Institución: | Tecnológico Nacional de México |
| Repositorio: | Redalyc-TNM |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:457662386001 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=457662386001 https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2020.22.70018 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) NP duro Horario universitario optimización combinatoria programación entera binaria |
| Sumario: | Objetivo: establecer una estrategia que permita elaborar un horario universitario en tres etapas, utilizando programación matemática, tomando en cuenta la problemática que enfrentan la mayoría de los centros educativos públicos del nivel superior en México, que incluye la contratación de profesores de forma temporal en cada ciclo escolar. Método: la estrategia contempló la descomposición del problema original en tres modelos matemáticos, considerando variables binarias de dos índices, el uso de subconjuntos en el modelado y el empleo de una heurística. Resultados: se generaron horarios de clase compactos para estudiantes, en los que se aprovecharon los espacios de las aulas y se empleó de manera eficiente a los profesores de la universidad. La estrategia logró la automatización del proceso en la elaboración de horarios. Limitaciones: el trabajo presentado, analiza el caso del Tecnológico Nacional de México en Celaya. Por el momento, no se considera el uso de laboratorios, ni la aleatoriedad de la demanda de grupos y materias. Principales hallazgos: la estrategia expuesta, generó una reducción de al menos 98.34 % en el número de variables, permitiendo a la técnica exacta de ramificación y acotamiento alcanzar tiempos eficientes en la búsqueda de una solución, en un problema clasificado como NP-Duro. |
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