Asignación de aulas aplicando simulated annealing

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 u...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Morales, Daniel, Martínez, Cristian, Rodríguez de Ryan, Silvia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2003
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22782
Aporte de:
id I19-R120-10915-22782
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Optimización
Optimization
Asignación
Simulation
Simulated Annealing
Applications
Simulación
Timetabling
spellingShingle Ciencias Informáticas
Optimización
Optimization
Asignación
Simulation
Simulated Annealing
Applications
Simulación
Timetabling
Morales, Daniel
Martínez, Cristian
Rodríguez de Ryan, Silvia
Asignación de aulas aplicando simulated annealing
topic_facet Ciencias Informáticas
Optimización
Optimization
Asignación
Simulation
Simulated Annealing
Applications
Simulación
Timetabling
description 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.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Morales, Daniel
Martínez, Cristian
Rodríguez de Ryan, Silvia
author_facet Morales, Daniel
Martínez, Cristian
Rodríguez de Ryan, Silvia
author_sort Morales, Daniel
title Asignación de aulas aplicando simulated annealing
title_short Asignación de aulas aplicando simulated annealing
title_full Asignación de aulas aplicando simulated annealing
title_fullStr Asignación de aulas aplicando simulated annealing
title_full_unstemmed Asignación de aulas aplicando simulated annealing
title_sort asignación de aulas aplicando simulated annealing
publishDate 2003
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22782
work_keys_str_mv AT moralesdaniel asignaciondeaulasaplicandosimulatedannealing
AT martinezcristian asignaciondeaulasaplicandosimulatedannealing
AT rodriguezderyansilvia asignaciondeaulasaplicandosimulatedannealing
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820467698368512