Asignación de horarios de clase basado en los ritmos de aprendizaje de los estudiantes usando un algoritmo genético
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Keywords
ritmos de aprendizaje, algoritmos genéticos, horario de clase, optimización, logística.
Resumen
El objetivo de esta propuesta es implementar un horario escolar que tenga en cuenta los ritmos de aprendizaje en los estudiantes de educación primaria y secundaria, utilizando un algoritmo genético. La metodología considera los requerimientos legales y las restricciones necesarias para la asignación de maestros y aulas en instituciones educativas públicas de Colombia. Adicionalmente, se establecen un conjunto de restricciones relacionadas con el enfoque en los ritmos cognitivos, determinando las horas de la jornada en las que es más conveniente la ubicación de ciertas materias de acuerdo al área del conocimiento al que pertenecen. El algoritmo genético evoluciona mediante un proceso de mutación y selección, a través del cual se construye una solución completa a partir de la búsqueda de las mejores soluciones por grupo. Se presentan los resultados de las pruebas realizadas para la asignación de una institución con 16 grupos. La calidad de las soluciones obtenidas de acuerdo al enfoque establecido es validada mediante la comparación de los resultados.
MSC: 49-00, 90B06
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Referencias
[1] C. Hederich Martinez, A. Camargo Uribe, and M. Reyes Cuervo, Ritmos cognitivos en la escuela. Bogotá: Universidad Pedagógica Nacional, 2004. 79, 80
[2] D. DeWerra, “An introduction to timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 19, pp. 151–162, 1985. 80
[3] S. Daskalaki, T. Birbas, and E. Housos, “An integer programming formulation for a case study in university timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 153, no. 1, pp. 117–135, 2004. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221703001036 80
[4] S. Daskalaki and T. Birbas, “Efficient solutions for a university timetabling problem through integer programming,” European Journal of Operational Research, vol. 160, no. 1, pp. 106–120, 2005. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221703005046 80
[5] N. Boland, B. D. Hughes, L. T. G. Merlot, and P. J. Stuckey, “New integer linear programming approaches for course timetabling,” Computers & Operations Research, vol. 35, no. 7, pp. 2209–2233, 2008. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305054806002784 80
[6] J. Patterson, F. Brian Talbot, R. Slowinski, and J. Weglarz, “Computational experience with a backtracking algorithm for solving a general class of precedence and resource-constrained scheduling problems,” EuropeanJournal of Operational Research, vol. 49, pp. 68–79, 1990. 80
[7] N. Sadeh, K. Sycara, and Y. Xiong, “Backtracking techniques for the job shop scheduling constraint satisfaction problem,” Artificial Intelligence, vol. 76, no. 1–2, pp. 455–480, 1995. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/000437029500078S 80
[8] E. K. Burke and S. Petrovic, “Recent Research Directions in Automated Timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 140, pp. 266–280, 2002. 80
[9] M. Granada, E. Toro Ocampo, and J. Baquero Franco, “Programación óptima de horarios de clase usando un algoritmo memético,” Scientia et Technica, vol. 1, no. 30, 2006. [Online]. Available:
http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6531 80
[10] N. Pillay and W. Banzhaf, “An informed genetic algorithm for the examination timetabling problem,” Applied Soft Computing, vol. 10, no. 2, pp. 457–467, 2010. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S1568494609001331 80
[11] J. M. Mejía Caballero and C. Paternina Arboleda, “Asignación de horarios de clases universitarias mediante algoritmos evolutivos,” Educación en Ingeniería, no. 9, pp. 140–149, 2010. 80
[12] P. D. Causmaecker, P. Demeester, and G. V. Berghe, “A decomposed metaheuristic approach for a real-world university timetabling problem,” European Journal of Operational Research, vol. 195, no. 1, pp. 307–318, 2009. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221708001665 80
[13] J. Studenovský, “Polynomial reduction of timeâ“space scheduling to time scheduling,” Discrete Applied Mathematics, vol. 157, no. 7, pp. 1364–1378, 2009. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166218X08004708 80
[14] Z. Lü and J.-K. Hao, “Adaptive Tabu Search for course timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 200, no. 1, pp. 235–244, 2010. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S0377221708010394 80
[15] C.-C. Wu, “Parallelizing a CLIPS-based course timetabling expert system,” Expert Systems with Applications, vol. 38, no. 6, pp. 7517–7525, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S095741741001479X 80
[16] H. Turabieh and S. Abdullah, “An integrated hybrid approach to the examination timetabling problem,” Omega, vol. 39, no. 6, pp. 598–607, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S030504831100003X 80
[17] C. Soza, R. L. Becerra, M. C. Riff, and C. A. C. Coello, “Solving timetabling problems using a cultural algorithm,” Applied Soft Computing, vol. 11, no. 1, pp. 337–344, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494609002373 80
[18] J.-K. Hao and U. Benlic, “Lower bounds for the ITC-2007 curriculumbased course timetabling problem,” European Journal of Operational Research, vol. 212, no. 3, pp. 464–472, 2011. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221711001500 80
[19] R. Feito Alonso, “Tiempos escolares: El debate sobre la jornada escolar continua y partida,” Cuadernos de pedagogía, vol. 365, 2007. 80
[20] Banco Mundial., La calidad de la educación en Colombia: Un análisis y algunas opciones para un programa de política. Bogotá: Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento / Banco Mundial Misión residente en Colombia, 2009. 80
[21] A. Colorni, M. Dorigo, and V. Maniezzo, “A Genetic Algorithm To Solve The Timetable Problem,” 1993. [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.49.3342 81
[22] W. Erben and J. Keppler, “A genetic algorithm solving a weekly coursetimetabling problem,” in Practice and Theory of Automated Timetabling, ser. Lecture Notes in Computer Science, E. Burke and P. Ross, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 1996, vol. 1153, pp. 198–211. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61794-9_60 81
[23] P. Mendoza Crisostomo, I. Flores Trujillo, and D. Morales Genis, “Algoritmo Evolutivo para generar cargas académicas en TIC-SI,” in 4to Simposio Internacional en Sistemas Inteligentes y Organizaciones Inteligentes, México D.F., 2009. 81
[24] V. F. Suárez, A. Guerrero, and O. D. Castrillón, “Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II,” Inf. tecnol., vol. 24, no. 1, pp. 103–114, 2013. 81, 82, 86
[25] G. Beligiannis and S. Moschopoulos, C Likothanassis, “A genetic algorithm approach to school timetabling,” Journal of the Operational Research Society, vol. 60, pp. 23–42, 2009. 82
[26] G. Peñalara, “Generador de horarios para centros de enseñanza,” 2008. [Online]. Available: http://www.penalara.com/ 88
[2] D. DeWerra, “An introduction to timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 19, pp. 151–162, 1985. 80
[3] S. Daskalaki, T. Birbas, and E. Housos, “An integer programming formulation for a case study in university timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 153, no. 1, pp. 117–135, 2004. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221703001036 80
[4] S. Daskalaki and T. Birbas, “Efficient solutions for a university timetabling problem through integer programming,” European Journal of Operational Research, vol. 160, no. 1, pp. 106–120, 2005. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221703005046 80
[5] N. Boland, B. D. Hughes, L. T. G. Merlot, and P. J. Stuckey, “New integer linear programming approaches for course timetabling,” Computers & Operations Research, vol. 35, no. 7, pp. 2209–2233, 2008. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305054806002784 80
[6] J. Patterson, F. Brian Talbot, R. Slowinski, and J. Weglarz, “Computational experience with a backtracking algorithm for solving a general class of precedence and resource-constrained scheduling problems,” EuropeanJournal of Operational Research, vol. 49, pp. 68–79, 1990. 80
[7] N. Sadeh, K. Sycara, and Y. Xiong, “Backtracking techniques for the job shop scheduling constraint satisfaction problem,” Artificial Intelligence, vol. 76, no. 1–2, pp. 455–480, 1995. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/000437029500078S 80
[8] E. K. Burke and S. Petrovic, “Recent Research Directions in Automated Timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 140, pp. 266–280, 2002. 80
[9] M. Granada, E. Toro Ocampo, and J. Baquero Franco, “Programación óptima de horarios de clase usando un algoritmo memético,” Scientia et Technica, vol. 1, no. 30, 2006. [Online]. Available:
http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6531 80
[10] N. Pillay and W. Banzhaf, “An informed genetic algorithm for the examination timetabling problem,” Applied Soft Computing, vol. 10, no. 2, pp. 457–467, 2010. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S1568494609001331 80
[11] J. M. Mejía Caballero and C. Paternina Arboleda, “Asignación de horarios de clases universitarias mediante algoritmos evolutivos,” Educación en Ingeniería, no. 9, pp. 140–149, 2010. 80
[12] P. D. Causmaecker, P. Demeester, and G. V. Berghe, “A decomposed metaheuristic approach for a real-world university timetabling problem,” European Journal of Operational Research, vol. 195, no. 1, pp. 307–318, 2009. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221708001665 80
[13] J. Studenovský, “Polynomial reduction of timeâ“space scheduling to time scheduling,” Discrete Applied Mathematics, vol. 157, no. 7, pp. 1364–1378, 2009. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166218X08004708 80
[14] Z. Lü and J.-K. Hao, “Adaptive Tabu Search for course timetabling,” European Journal of Operational Research, vol. 200, no. 1, pp. 235–244, 2010. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S0377221708010394 80
[15] C.-C. Wu, “Parallelizing a CLIPS-based course timetabling expert system,” Expert Systems with Applications, vol. 38, no. 6, pp. 7517–7525, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S095741741001479X 80
[16] H. Turabieh and S. Abdullah, “An integrated hybrid approach to the examination timetabling problem,” Omega, vol. 39, no. 6, pp. 598–607, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S030504831100003X 80
[17] C. Soza, R. L. Becerra, M. C. Riff, and C. A. C. Coello, “Solving timetabling problems using a cultural algorithm,” Applied Soft Computing, vol. 11, no. 1, pp. 337–344, 2011. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494609002373 80
[18] J.-K. Hao and U. Benlic, “Lower bounds for the ITC-2007 curriculumbased course timetabling problem,” European Journal of Operational Research, vol. 212, no. 3, pp. 464–472, 2011. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221711001500 80
[19] R. Feito Alonso, “Tiempos escolares: El debate sobre la jornada escolar continua y partida,” Cuadernos de pedagogía, vol. 365, 2007. 80
[20] Banco Mundial., La calidad de la educación en Colombia: Un análisis y algunas opciones para un programa de política. Bogotá: Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento / Banco Mundial Misión residente en Colombia, 2009. 80
[21] A. Colorni, M. Dorigo, and V. Maniezzo, “A Genetic Algorithm To Solve The Timetable Problem,” 1993. [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.49.3342 81
[22] W. Erben and J. Keppler, “A genetic algorithm solving a weekly coursetimetabling problem,” in Practice and Theory of Automated Timetabling, ser. Lecture Notes in Computer Science, E. Burke and P. Ross, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 1996, vol. 1153, pp. 198–211. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61794-9_60 81
[23] P. Mendoza Crisostomo, I. Flores Trujillo, and D. Morales Genis, “Algoritmo Evolutivo para generar cargas académicas en TIC-SI,” in 4to Simposio Internacional en Sistemas Inteligentes y Organizaciones Inteligentes, México D.F., 2009. 81
[24] V. F. Suárez, A. Guerrero, and O. D. Castrillón, “Programación de Horarios Escolares basados en Ritmos Cognitivos usando un Algoritmo Genético de Clasificación No-dominada, NSGA-II,” Inf. tecnol., vol. 24, no. 1, pp. 103–114, 2013. 81, 82, 86
[25] G. Beligiannis and S. Moschopoulos, C Likothanassis, “A genetic algorithm approach to school timetabling,” Journal of the Operational Research Society, vol. 60, pp. 23–42, 2009. 82
[26] G. Peñalara, “Generador de horarios para centros de enseñanza,” 2008. [Online]. Available: http://www.penalara.com/ 88
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Publicado
mar 20, 2013
Article Details
Cómo citar
Chilma, V. F. S., Gomez, O. D. C., & Aguirre, Álvaro G. (2013). Asignación de horarios de clase basado en los ritmos de aprendizaje de los estudiantes usando un algoritmo genético. Ingeniería Y Ciencia, 9(17), 77–95. https://doi.org/10.17230/ingciecia.9.17.4
Número
Sección
Artículos
Agencias de apoyo
Universidad Nacional de Colombia
Biografía del autor/a
Victor F. Suarez Chilma, Universidad Nacional de Colombia
Magister in Industrial EngineeringOmar D. Castrillón Gomez, Universidad Nacional de Colombia
PhD in Bioengineering with an emphasis on BioelectronicsÁlvaro Guerrero Aguirre, Universidad Nacional de Colombia
Electronic EngineerLos autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
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