Desarrollo de un sistema de generación de horarios académicos con algoritmos genéticos para la escuela profesional Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional José María Arguedas en el año 2015.

Abstract

El presente proyecto informático tiene como objetivo buscar la solución al problema de Elaboración de horarios en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional José María Arguedas. La importancia de resolver el problema es optimizar el tiempo, dinero y la cantidad de personal que interviene en el proceso de Elaboración de horario académico, el software genético apoyará al personal responsable en la Elaboración de horario y dará un mejor resultado y/o satisfacción a los estudiantes y docentes de la Escuela Profesional Ingeniería de Sistema. Durante la investigación del proyecto tecnológico, se analizó entre algunas técnicas basadas en algoritmos de población en búsqueda y optimización, tales como: la búsqueda tabú, los algoritmos miméticos, algoritmo colonia de hormigas, estrategias evolutivas, algoritmo evolutivo, reconocido simulado. Para identificar cuál de ellas posee las mejores características que permita resolver nuestra problemática se analizó distintas fuentes de información y se determinó utilizar Algoritmo Genético, lo cual pertenecen al grupo de técnicas de programación no tradicionales - metaheurísticas. La solución al problema, se construyó con un algoritmo genético a partir de una población inicial generada por un algoritmo aleatorio. Se ha tomado como caso de estudio la Escuela Profesional Ingeniería de Sistemas de la Universidad nacional José María Arguedas. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicaron los operadores de selección natural, casamiento, mutación, etilismo. Para su desarrollo se utilizó lenguaje de programación Java, con entorno de desarrollo NetBeans. Se obtuvieron los resultados de horario del primer ciclo a decimo ciclo, generados por el algoritmo genético. En conclusión, que el algoritmo genético, de acuerdo a los resultados obtenidos de los dos casos de análisis del proyecto, no garantiza una buena solución al problema, si no se cumple con toda las necesidades o restricciones definidas, se recomienda que se debe cumplir toda las restricciones y necesidades de la institución para garantizar el mejor resultado del algoritmo genético.