TEACHING PLANNING USING GENETIC ALGORITHMS

PLANIFICACIÓN DOCENTE

Authors

  • Asdruval Henry Nelson Profesor Univesitario
  • Fernando José Artigas Fuentes Centro de Estudios de Neurociencias, y Procesamiento de imágenes y señales (CENPIS), Universidad de Oriente
  • Manuel Rafael Hernández Candelaria Centro Universitario Municipal Colombia, Las Tunas

Keywords:

Algoritmo; planificación; algoritmos genéticos; mutación; cruce; cromosoma.

Abstract

The present work is destined to give treatment to the difficulties in the elaboration of the teaching schedule due to the period of time that it takes to carry out it, as well as the difficulties involved in the manual realization of the schedule and the realization of changes in it. This research is aimed at automating the teaching planning process of the Faculty of Natural and Exact Sciences of the University of Oriente of Santiago de Cuba, through genetic algorithms. Which will reduce the time of completion of the teaching schedule and that it is executed with a minimum of effects on teachers who must carry it out. On the other hand, the solution that is proposed must at the same time be able to re-plan the teaching activity from any point of its execution, taking into account the activities carried out until such re-planning.

Author Biographies

Fernando José Artigas Fuentes, Centro de Estudios de Neurociencias, y Procesamiento de imágenes y señales (CENPIS), Universidad de Oriente

Licenciado en Cibernética Matemática por la UCLV. Doctor en Ciencias Técnicas.

Manuel Rafael Hernández Candelaria, Centro Universitario Municipal Colombia, Las Tunas

Licenciado en Estudios Socioculturales, instructor.

References

Ahumada, J.A. (2014). Generación de horarios académicos en INACAP utilizando algoritmos genéticos. Tesis de Maestría. Universidad de Chile, Santiago de Chile.

Arteaga, T.I. (2013) Aplicación de algoritmo genético para el problema de asignación de horarios en la división de Ingeniería civil y geomática. Tesis de Maestría. Universidad Nacional Automática de México. México, D. F.

Castrillón, O.D. (2014) Combinación entre algoritmos genéticos y aleatorios para la programación de horarios de clases basado en ritmos cognitivos. Información Tecnológica, 25(4), 51-62.

Cobas, K.M. (2013) Algoritmos genéticos aplicados a problemas de planificación. Recuperado de: http://www.informatica-juridica.com/wp-content/uploads/2014/01/Algorimos_geneticos_aplicados_a_problemas_de_planificacion.pdf.

Chong, A. (2017) Sistema de gestión para el horario docente universitario desde teléfonos inteligentes. Trabajo de Diploma. Universidad de Oriente, Santiago de Cuba.

González, B.S. (2018) Asignación personalizada de cargas horarias para estudiantes mediante un algoritmo genético. Tesis de Ingeniero de Software. Universidad Autónoma del Estado de México. Tianguistenco.

Guerra, M. A et.al. (2013) Problema del school timetabling y algoritmos genéticos: una revisión. Revista vínculos, 10(2), 259-276.

Hañari, S. (2016) Algoritmos evolutivos aplicados a la generación de horarias para el colegio Aplicación de la Una –Punto. Tesis de Ingeniero de Sistemas. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistema. Universidad Nacional del Altiplano– Puno.

Mera, E. F. (1999) Algoritmos evolutivos aplicados a la generación de horarios para colegio. Tesis de Maestría. Universidad México.

Neira, V.Y. (2014) El problema de timetabling para colegios chilenos. Solución mediante Algoritmos Genéticos. Tesis de Maestría. Universidad de Concepción –Chile. Concepción.

Parada, N. y Medina, L. A. (2015) Sistema para la generación automática de horarios docentes. Trabajo de Diploma. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Cuba.

Rodas, F.E. y Vásquez, J.M. (2017) Implementación de un generador inteligente de horarios utilizando algoritmos genéticos en la universidad de ciencias y humanidades. Tesis de Ingeniero de Sistemas e Informática. Universidad de Ciencias y Humanidades. Lima.

Rodríguez, K. (2012) Aplicación de algoritmos genéticos en la generación automática de horarios docentes en la Facultad Regional de Granma. Revista Cubana de Ciencias Informáticas. 6(4), 37-43.

Terán, E.J. (2018) Influencia de los algoritmos genéticos en la generación de horarios en la unidad educativa Ana Luisa Leoro. Recuperado de: http://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/10222.

Suárez, V.F, et. al. (2013) Programación de horarios escolares basados en ritmos cognitivos usando un algoritmo genético de clasificación no-dominada, NSGA-II. Información Tecnológica, 24(1), 103-114.

Vigoa, C. (2010) Fundamentos de planificación. Editorial Pueblo y Educación. Ciudad de La Habana.

Zelada, H.E. (2018) Algoritmo genético para la elaboración del horario de exámenes en universidades. Tesis de Ingeniero de Sistemas Empresariales. Facultad de Ciencias Empresariales. Universidad Científica del Sur. Lima.

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Published

2021-10-29

How to Cite

Henry Nelson, A., Artigas Fuentes, F. J. ., & Hernández Candelaria, M. R. . (2021). TEACHING PLANNING USING GENETIC ALGORITHMS: PLANIFICACIÓN DOCENTE. Didáctica Y Educación ISSN 2224-2643, 12(4), 1–11. Retrieved from https://revistas.ult.edu.cu/index.php/didascalia/article/view/1074

Conference Proceedings Volume

Vol. 12 No. 4 (2021): Octubre-Diciembre

Section

Artículos

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Copyright (c) 2021 Asdruval Henry Nelson, Fernando José Artigas Fuentes, Manuel Rafael Hernández Candelaria

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