Una mirada filosófico crítica de la sociedad del aprendizaje y la ...

Perspectivas docentes 34ESPECTROSModelos de asignación de cargas académicas y organización de horarios para la UJATJuan Francisco Solís, José Luis Gómez RamosFigura 11. Comparación con la Asignación de cargas Académicaspara el periodo lectivo agosto 2005-enero 2006Prueba Iteraciones sin Porcentaje decambioconcordancias1 1500 53%2 2000 55%3 3000 59%4 4000 77%5 5000 83%sesiones son programadas fuera de la disponibilidad delos profesores, conforme se incrementa el número deiteraciones, los errores en la disponibilidad disminuyen,lo cual se observa mejor en la figura 14.Figura 14. Errores de disponibilidadEn la figura 12 se muestra el porcentaje de concordancias(o coincidencias) entre el proceso manual y elobtenido a través del proceso de ACA.Figura 12. Porcentaje de concordancias entre proceso manual yproceso automatizado3.2 Organización de Horario de Clase (OHC)La figura 13 muestra los resultados que se obtuvieronde las corridas de la organización de horarios de clasepara la UJAT, donde se observa que se lograron satisfacerlas restricciones duras.Figura 13. Resultados del algoritmo genéticcon diversidad forzada para la OHCPrueba Iteracciones Eventos Errorsin cambio Cruzados Disponibilidad1 1500 0 10352 2000 0 7553 3000 0 4564 4000 0 3025 5000 0 150Como se planteó anteriormente, en la función decosto se desea minimizar la asignación de horario declases fuera de la disponibilidad con la que cuentacada uno de los profesores, por lo cual en la figura13 la columna Error Disponibilidad, muestra cuantas4. ANÁLISIS DE RESULTADOSDe las pruebas realizadas para los problemas ACAy OHC, se observa que la calidad de las soluciones obtenidasmediante el empleo del modelado propuesto yutilizando un Algoritmo Genético con Diversidad Forzada[Frausto, Mora, Larre, Gómez 2006], la calidad fue aumentandoa medida que se incrementó el número deiteraciones sin cambio, lo cual es un indicador del buendesempeño del modelo propuesto. Esto pudo constatarseal comparar las soluciones obtenidas con el modeladoaquí propuesto, contra los obtenidos manualmente, pueslas soluciones obtenidas computacionalmente siemprefueron de mejor calidad.CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROSEn este artículo se presentó el problema de asignaciónde salones para la UJAT, modelado como un problemade optimización. Se modelan tanto restricciones durasy suaves, para los problemas de Asignación de CargasAcadémicas (ACA) y Organización de Horarios de Clase(OHC), así como la definición de una función objetivopara cada problema. El proceso de ACA es un problemaindependiente de OHC, sin embargo éste es un procesoprevio para que se desarrolle la conformación de unhorario. Por lo cual, el desarrollar un modelo matemáticoque identifica las características necesarias que se debencumplir para distribuir de manera eficiente las cargas entrela plantilla docente, permite que el proceso se puedaautomatizar. No obstante que el modelado fue resueltocon Algoritmos Genéticos, su formulación fue realizada•46