Resumen de En búsqueda de una solución óptima al balanceo de mallas curriculares con metaheurísticas y programación funcional
José M. Rubio, Cristian L. Vidal Silva, Guillermo Cabrera
- español
El principal objetivo de este trabajo es presentar y ejemplificar una solución computacional para minimizar el costo de diseñar planes curriculares mediante algoritmos bio-inspirados con el fin de automatizar y reducir los errores. Se resuelve el problema de balanceo de mallas curriculares (BACP, por sus siglas en inglés) mediante la metaheurística de optimización basada en el comportamiento o algoritmo de las luciérnagas y el uso de programación funcional en el lenguaje Haskell. Se aplica el algoritmo de las luciérnagas sobre un conjunto de instancias de prueba para demostrar su efectividad. Los resultados muestran que al aplicar la propuesta de funciones solución en los problemas de optimización de carga académica balanceada de ocho, diez y doce semestres, el rendimiento considerando 50 ejecuciones suele ser oscilante, pero permite obtener los valores esperados de mínima carga académica para cada caso. Se concluye que esta propuesta permite la generación eficiente de soluciones para el diseño de planes curriculares.
- English
The main objective of this study is to present and exemplify a computational solution to minimize the cost of designing curriculum plans by using bio-inspired algorithms to automate and reduce errors. The study focuses on solving the balanced academic curriculum problem (BACP) through metaheuristic optimization, based on the behavior or algorithm of fireflies and based on the use of functional programming in the Haskell language. The firefly algorithm is applied to a set of test instances to demonstrate its effectiveness. The results show that by applying the proposed solution function to optimize load balance in curricular meshes of eight, 10, and 12 semesters, the performance is oscillating when considering 50 runs. But, it permits obtaining expected values for the minimum academic load in each case. It is concluded that the proposal presented here allows generating efficient solutions for designing balanced curricular meshes.
