Asignación de aulas aplicando simulated annealing
- Autores
- Morales, Daniel; Martínez, Cristian; Rodríguez de Ryan, Silvia
- Año de publicación
- 2003
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El objetivo de este trabajo es presentar un modelo computacional para “asignar en forma óptima” aulas del Campus Universitario a las asignaturas que las requieran. Se plantea un modelo matemático de asignación equilibrado y un algoritmo heurístico basado en Simulated Annealing codificado en PERL y usando MySQL como motor de base de datos. Para cada día de la semana (d) el horario de clase disponible, se divide en 14 franjas de 1 hora cada una, se determina la franja horaria (k) más requerida, y es ella la que se optimiza, asignando también la misma aula si la comisión (teoría o práctica) tiene el mismo horario otro día de la semana. A partir de esa franja (k) óptima, se continúa optimizando las franjas vecinas (k-1) y (k+1), hasta completar todo el horario requerido para ese día. Se realiza el mismo procedimiento para los otros días de la semana. Los resultados obtenidos muestran la conveniencia del modelo y del uso de esta técnica heurística para resolver problemas de asignación y en particular el problema en estudio, ya que el porcentaje de sillas vacías o cantidad de alumnos sin bancos fue notoriamente inferior respecto a la asignación manual.
Eje: Aplicaciones (APLI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Optimización
Optimization
Asignación
Simulation
Simulated Annealing
Applications
Simulación
Timetabling - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22782
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El objetivo de este trabajo es presentar un modelo computacional para “asignar en forma óptima” aulas del Campus Universitario a las asignaturas que las requieran. Se plantea un modelo matemático de asignación equilibrado y un algoritmo heurístico basado en Simulated Annealing codificado en PERL y usando MySQL como motor de base de datos. Para cada día de la semana (d) el horario de clase disponible, se divide en 14 franjas de 1 hora cada una, se determina la franja horaria (k) más requerida, y es ella la que se optimiza, asignando también la misma aula si la comisión (teoría o práctica) tiene el mismo horario otro día de la semana. A partir de esa franja (k) óptima, se continúa optimizando las franjas vecinas (k-1) y (k+1), hasta completar todo el horario requerido para ese día. Se realiza el mismo procedimiento para los otros días de la semana. Los resultados obtenidos muestran la conveniencia del modelo y del uso de esta técnica heurística para resolver problemas de asignación y en particular el problema en estudio, ya que el porcentaje de sillas vacías o cantidad de alumnos sin bancos fue notoriamente inferior respecto a la asignación manual. Eje: Aplicaciones (APLI) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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El objetivo de este trabajo es presentar un modelo computacional para “asignar en forma óptima” aulas del Campus Universitario a las asignaturas que las requieran. Se plantea un modelo matemático de asignación equilibrado y un algoritmo heurístico basado en Simulated Annealing codificado en PERL y usando MySQL como motor de base de datos. Para cada día de la semana (d) el horario de clase disponible, se divide en 14 franjas de 1 hora cada una, se determina la franja horaria (k) más requerida, y es ella la que se optimiza, asignando también la misma aula si la comisión (teoría o práctica) tiene el mismo horario otro día de la semana. A partir de esa franja (k) óptima, se continúa optimizando las franjas vecinas (k-1) y (k+1), hasta completar todo el horario requerido para ese día. Se realiza el mismo procedimiento para los otros días de la semana. Los resultados obtenidos muestran la conveniencia del modelo y del uso de esta técnica heurística para resolver problemas de asignación y en particular el problema en estudio, ya que el porcentaje de sillas vacías o cantidad de alumnos sin bancos fue notoriamente inferior respecto a la asignación manual. |
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