Diseño de un modelo matemático basado en programación lineal para la generación de horarios de clases del programa de Ingeniería Industrial de CECAR / Francisco Murcia Manjarres y Andrés Felipe Ruiz Alvarado ; director, Orlando José García Mojica, codirectora Angélica María Torregrosa Espinosa.
Tipo de material:
- texto
- computadora
- recurso en línea
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura topográfica | Estado | Código de barras | |
---|---|---|---|---|---|
![]() |
Biblioteca Central | INI-09269 2024 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | T-09269 |
Trabajo de grado (Ingeniero Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe. Facultad de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial. Sincelejo, 2024.
Alghamdi, H., Alsubait, T., Alhakami, H., & Baz, A. (2020). A Review of Optimization
Algorithms for University Timetable Scheduling. Engineering, Technology & Applied
Science Research, 10(6), 6410–6417. https://doi.org/10.48084/etasr.3832
Al-Yakoob, S. M., Sherali, H. D., & Al-Jazzaf, M. (2010). A mixed-integer mathematical
modeling approach to exam timetabling. Computational Management Science, 7(1), 19–46.
https://doi.org/10.1007/s10287-007-0066-8
Arias-Osorio, J., & Mora-Esquivel, A. (2020). A solution to the university course timetabling
problem using a hybrid method based on genetic algorithms. DYNA, 87(215), 47–56.
https://doi.org/10.15446/dyna.v87n215.85933
Arratia-Martinez, N. M., Maya-Padron, C., & Avila-Torres, P. A. (2021). University Course
Timetabling Problem with Professor Assignment. Mathematical Problems in Engineering,
2021, 1–9. https://doi.org/10.1155/2021/6617177
Arroyo-Morales, S. L. (2017). Modelo Matemático para la Asignación de Recursos Académicos
en Instituciones de Educación Superior (IES) [Programa de Ingeniería Industrial,
Corporación Universitaria del Caribe - CECAR].
https://repositorio.cecar.edu.co/server/api/core/bitstreams/8be716a8-c466-4308-b287-
338a503bbd6d/content
Benders, J. F. (1962). Partitioning procedures for solving mixed-variables programming
problems. Numerische Mathematik, 4(1), 238–252. https://doi.org/10.1007/BF01386316
Brito, J., Ramírez, M., & Izquierdo, P. (2012). Heurística. In Instituto Universitario Politécnico
(p. 48). https://bibliotecaiztapalapauin.wordpress.com/wpcontent/uploads/2018/07/heurc3adstica.pdf
Brooke, A., Kendrick, D. A., Meeraus, A., & Rosenthal, R. E. (1988). GAMS, a User’s Guide
(Scientific Press, Ed.).
Cabero-Almenara, J., & Llorente-Cejudo, M. del C. (2013). La aplicación del juicio de experto
como técnica de evaluación de las tecnologías de la información y comunicación (TIC).
Dialnet, 7(2), 11–22. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4857163
Canseco-González, A., Sánchez-Partida, D., Zúñiga-Alcaraz, C., & Olivares-Benítez, E. (2016).
Application of Linear Programming for the Timetabling Model in Technical Education
Institution in Mexico. Revista Ingeniería Industrial, 15(2), 135–146
Charnes, A., & Cooper, W. W. (1957). Management Models and Industrial Applications of
Linear Programming. Management Science, 4(1), 38–91.
https://doi.org/10.1287/mnsc.4.1.38
Chaudhuri, A., & De, K. (2010). Fuzzy Genetic Heuristic for University Course Timetable
Problem. International Journal of Advances in Soft Computing and Its Applications, 2(1).
Chen, M. C., Sze, S. N., Goh, S. L., Sabar, N. R., & Kendall, G. (2021). A Survey of University
Course Timetabling Problem: Perspectives, Trends and Opportunities. IEEE Access, 9,
106515–106529. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3100613
Daskalaki, S., & Birbas, T. (2005). Efficient solutions for a university timetabling problem
through integer programming. European Journal of Operational Research, 160(1), 106–
120. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.06.023
Duque-Grisales, E. A., GONZALEZ Ruíz, J. D., & Ramírez-Aristizabal, J. D. (2017). Diseño de
un modelo de programación lineal para la asignación de aulas en la Institución Universitaria
Esumer, Colombia. Revista Espacios, 38(10).
https://revistaespacios.com/a17v38n10/17381003.html
Esquivel, L. L. (2014). Modelo matemático para la programación de un horario escolar con
multi-localización de docentes [Universidad del Valle].
https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/server/api/core/bitstreams/384b3737-86b6-44aab72d-4f426f5032be/content
Fazayeli, S., Eydi, A., & Kamalabadi, I. N. (2018). A model for distribution centers locationrouting problem on a multimodal transportation network with a meta-heuristic solving
approach. Journal of Industrial Engineering International, 14(2), 327–342.
https://doi.org/10.1007/s40092-017-0218-6
Fonseca-Núñez, J. E. (2017). Modelos de programación lineal entera mixta para la planificación
de la producción en artículos con vida útil corta [Universidad Politécnica de Valencia].
https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/89439/FONSECA%20-
%20Modelos%20de%20programaci%C3%B3n%20lineal%20entera%20mixta%20para%20
la%20planificaci%C3%B3n%20de%20la%20producci%C3%B3n%20en%20a....pdf?seque
nce=1
Fourer, R., Gay, D. M., & Kernighan, B. W. (2002). AMPL: A Modeling Language for
Mathematical (Segunda). Duxbury Pr.
GAMS. (2015). General Algebraic Modeling System (GAMS). Gams.Com.
Hiller, F. S., & Lieberman, G. J. (2010). Introducción a la investigación de operaciones (The
McGraw-Hill).
IBM. (2024). IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. IBM. https://www.ibm.com/eses/products/ilog-cplex-optimization-studio
Marín Ángel, J. C., & Maya Duque, P. A. (2016). Modelo lineal para la programación de clases
en una institución educativa. Ingeniería y Ciencia, 12(23), 47–71.
https://doi.org/10.17230/ingciencia.12.23.3
Mejía-Caballero, J., & Paternina-Arboleda, C. (2010). Asignación de horarios de clases
universitarias mediante algoritmos evolutivos. Asociación Colombiana de Facultades de
Ingeniería, 9, 140–149.
Microsoft. (2024). Definir y resolver un problema con Solver. Microsoft Support.
https://support.microsoft.com/es-es/office/usar-solver-para-determinar-la-mezcla-deproductos-óptima-c057e214-962f-4339-8207-e593e340491f
Moncayo-Martínez, L. A., & Muñoz, D. F. (2018). Un Sistema de Apoyo para la Enseñanza del
Método Simplex y su Implementación en Computadora. Formación Universitaria, 11(6),
29–40. https://doi.org/10.4067/S0718-50062018000600029
Ortega-Murillo, R. A., & Benedetti-Arguello, D. C. (2022). Formulación de un modelo
matemático de programación entera para la asignación de horarios académicos de una
institución de educación superior [Ingeniería Industrial, Universidad Pontificia
Bolivariana].
https://repository.upb.edu.co/bitstream/handle/20.500.11912/10950/BIBLIOTECA%20UPB
%20MONTERIA%20-%20TESIS%20-
%20FORMULACI%C3%93N%20DE%20UN%20MODELO%20MATEM%C3%81TICO
%20EN%20IES.pdf?sequence=1
Peñaloza-Palomeque, M. (2010). Teoría de las decisiones. Perspectivas, 25, 227–240.
https://www.redalyc.org/pdf/4259/425942454012.pdf
Pereira, V., & Gomes-Costa, H. (2016). Linear Integer Model for the Course Timetabling
Problem of a Faculty in Rio de Janeiro. Advances in Operations Research, 2016, 1–9.
https://doi.org/10.1155/2016/7597062
Pérez-Peña, R. (2019). Introducción a los modelos de optimización (Primera Edición).
Universidad Piloto de Colombia. https://www.unipiloto.edu.co/descargas/Introduccion-aModelos-de-Optimizacion.pdf
Pinales-Delgado, F. J., & Velázquez-Amador, C. E. (2015). Problemario de algoritmos resueltos
con diagramas de flujo y pseudocodigos (Novena). Universidad Autónoma de
Aguascalientes. https://editorial.uaa.mx/catalogo/ccb_algoritmos_9786078285969.html
Rappos, E., Thiémard, E., Robert, S., & Hêche, J.-F. (2022). A mixed-integer programming
approach for solving university course timetabling problems. Journal of Scheduling, 25(4),
391–404. https://doi.org/10.1007/s10951-021-00715-5
Ríos-García, S. (1995). Modelización (Ilustrada, Vol. 882). Alianza Universidad.
Rodríguez-Velázquez, J. A., & Steegmann-Pascual, C. (2013). Modelos matemáticos. In
Repositorio CUCEA. http://repositorio.cucea.udg.mx/jspui/handle/123456789/125
Salazar-López, B. (2019, June 6). Programación lineal. Ingeniería Industrial.
https://www.ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/programacionlineal/
Saldaña-Crovo, A., Oliva-Martín, C., & Pradenas-Rojas, L. (2007). Modelo de programación
entera para un problema de programación de horarios para universidades. Revista Chilena
de Ingeniería, 15(3), 245–259. https://www.redalyc.org/pdf/772/77215305.pdf
Taha, H. A. (2012). Investigación de operaciones (Pearson Educación).
Tin-Loi, F. (1993). A GAMS model for the plastic limit analysis of plane frames. Applied
Mathematical Modelling, 17(11), 595–602. https://doi.org/10.1016/0307-904X(93)90067-Q
Vizcaíno-Primo, R. M. (2021). Resolución de problemas de optimización con Gurobi bajo
entorno Python. Aplicación al problema de Steiner [Trabajo Fin de Grado Inédito,
Universidad de Sevilla]. https://idus.us.es/items/3e401788-b3b0-4435-ad5b-8faa52a208d2
Este trabajo desarrolla un modelo matemático basado en programación lineal para optimizar la
asignación de la carga horaria de los docentes en el programa de Ingeniería Industrial de la
Corporación Universitaria del Caribe (CECAR). La necesidad de este modelo surge de la
importancia de gestionar de manera eficiente los recursos académicos, considerando tanto las
preferencias de los docentes como la demanda de asignaturas. El modelo fue validado con datos
reales de los períodos académicos 2023-1, 2023-2 y 2024-1, demostrando su eficacia al generar
asignaciones ajustadas a las necesidades institucionales. Aunque no intenta replicar exactamente
la planificación académica tradicional, su aplicación propone una distribución más equitativa y
eficiente del equipo docente. Esta solución no solo optimiza el uso del tiempo, sino que también
mejora la experiencia de profesores y estudiantes, ofreciendo una alternativa viable para una
planificación académica que responda de manera más justa y equilibrada a las demandas
institucionales. El trabajo.
This work develops a mathematical model based on linear programming to optimize the
assignment of teachers' workload in the Industrial Engineering program of the Caribbean
University Corporation (CECAR). The need for this model arises from the importance of
efficiently managing academic resources, considering both teachers' preferences and the demand
for subjects. The model was validated with real data from the 2023-1, 2023-2 and 2024-1 academic
periods, demonstrating its effectiveness in generating allocations adjusted to institutional needs.
Although it does not attempt to exactly replicate traditional academic planning, its application
proposes a more equitable and efficient distribution of the teaching team. This solution not only
optimizes the use of time, but also improves the experience of teachers and students, offering a
viable alternative for academic planning that responds in a more fair and balanced way to
institutional demands. El trabajo.
Ingeniería Industrial
No hay comentarios en este titulo.