Vol. 2 No. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

64- #1110 OPTIMIZACIÓN DE LA PROGRAMACIÓN DE HORARIOS DE CLASES NO PERIÓDICAS

Liliana Marcela Palacio Rodriguez
IPRED, Universidad Industrial de Santander, Colombia,
Nelson Ricardo Otero Riaño
IPRED, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Published 2019-01-01

Keywords

  • Algoritmo de optimización,
  • timetabling,
  • class scheduling,
  • horarios de clases,
  • programación académica

How to Cite

Palacio Rodriguez, L. M., & Otero Riaño, N. R. (2019). 64- #1110 OPTIMIZACIÓN DE LA PROGRAMACIÓN DE HORARIOS DE CLASES NO PERIÓDICAS. Memorias Institucionales UIS, 2(1). Retrieved from https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10473

Abstract

La asignación de horarios de clase es un problema
clásico ampliamente tratado en la literatura
(Hernandez, Miranda, & Rey, 2008), (Burke, Elliman,
Ford, & Weare, 1995) su aplicación se realiza,
principalmente, en instituciones educativas y consiste
en asignar, de forma óptima, las clases para los
estudiantes teniendo en cuenta el número de horas por
día y semestre. Sin embargo, el planteamiento clásico
no contempla clases no periódicas, se centra en
educación presencial donde las actividades de una
semana se repiten todo el semestre. En este trabajo se
presenta la optimización de la programación de
horarios de clases no periódicas, la cual se venía
realizando manualmente en los ocho programas
ofertados por la Universidad Industrial de Santander en
modalidad a distancia y virtual, con una duración
promedio de cuatro semanas por cada
programa. Dichos programas son ofertados en todas
las sedes de la Universidad.
Para resolver este problema se partió del principio de
Bellman (Bellman & Dreyfus, 2015) y se plantearon dos
problemas de optimización: primero, optimización de
grupos, y segundo, optimización de la asignación de
profesores. Se abordó la problemática a partir de la
documentación de los procesos utilizados para la
generación de horarios, unificación de los mismos,
identificación de variables para definir el modelo
matemático (función objetivo), codificación del modelo
en el lenguaje de programación y generación de
horarios.

Entre los resultados obtenidos se destaca la reducción
de los recursos requeridos para la generación de
horarios de clase; se pasó de cinco funcionaros a dos
funcionarios y de cuatro semanas a tres días. Se debe
resaltar que el proceso de optimización se realiza en
cinco minutos por programa académico y el tiempo
adicional corresponde a ajustes manuales para incluir
aspectos académicos que son particulares para cada
programa.

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References

Bellman, R., & Dreyfus, S. (2015). Applied dynamic
programing. 2050.
Burke, E., Elliman, D., Ford, P., & Weare, R. (1995).
Examination Timetabling in British Universities a
Survey. Timetabling, In International Conference on the
Practice and Theory of Automated, (págs. 76-90).
Berlin.
Hernandez, R., Miranda, J., & Rey, P. (2008).
Programación de horarios de Clases y Asignación de
Salas para la Facultad de Ingeniería de la Universidad
Diego Portales Mediante un enfoque de programación
entera. Ingeniería de sistemas, XXII.