Cognitive rhythms and evolutionary algorithms in university timetables scheduling

• Castrillón, Omar Danilo ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia—Sede Manizales— Facultad de Ingeniería y Arquitectura—Departamento de Ingeniería Industrial—GTA en Innovación y Desarrollo Tecnológico, Campus la Nubia Manizales—Código Postal 170001, Colombia.
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 22, Nº. 1, 2015, págs. 135-152
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Ritmos cognitivos y algoritmos evolutivos en la programación de horarios universitarios
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• Resumen
  • español

    El propósito de esta investigación es diseñarr una metodología basada en algoritmos evolutivos para la programación de horarios universitarios. Esta metodología considerará los ritmos cognitivos de los estudiantes, los cuales establecen que enseñar algunas materias en intervalos de tiempo específicos es mejor que otras técnicas. Este proyecto es desarrollado en tres fases. Primero se realiza una descripción de las diferentes técnicas empleadas para solucionar este problema. Posteriormente una nueva metodología basada en ritmos cognitivos y algoritmos evolutivos es propuesta. Finalmente diferentes metodologías son comparadas para determinar la mejor. Se concluye que los algoritmos evolutivos son más eficientes que otras técnicas en la programación de horarios universitarios. Futuras líıneas de investigación determinarán el impacto de estas técnicas en los procesos de aprendizaje de los estudiantes.

  • English

    The main purpose of this research is to design a methodology based on evolutionary algorithms to university timetable scheduling. This methodology will consider the students’ cognitive rhythms, which establish that teaching certain subjects in specific time intervals is much better than other techniques. This project takes place in three phases. First of all, there is a description of the different techniques used to solve this problem. Then, a new methodology based on cognitive rhythms and evolutionary algorithms is proposed, and finally, different methodologies are compared to determine the best. It is concluded that evolutionary algorithms are more efficient than other techniques in the university timetable scheduling. Future lines of research will determine the impact of these techniques within the students’ learning process.