Resumen de Implementación de un algoritmo genético en JavaScript para solucionar el problema de asignación de docentes para un periodo académico en el IST Yavirac
- español
La asignación de los docentes que van a dictar una asignatura en un periodo académico es un problema común en las instituciones de educación superior. Este problema ya ha sido resuelto con diferentes técnicas, Yo presento una solución de una aplicación web con aplicación de un algoritmo genético en el backend. El IST Yavirac, al no contar con personal administrativo, realiza esta actividad con su planta docente, que deben combinar sus actividades de docencia con esta actividad administrativa. El problema de asignación de docentes por semestre, debido al número de variables y su complejidad es de tipo NP-completo, es decir no existe una única solución, sino más bien existe un conjunto de soluciones válidos. Para resolver este problema, se optó por el uso de Inteligencia Artificial, específicamente con el diseño e implementación de un algoritmo genético; esta solución se implementa sobre una web API REST en un servidor Web con NodeJS y puede ser implementado en la nube para producción. Este artículo, muestra el en-foque utilizado para dar una solución práctica, apoyado en el uso de ontologías para representar los objetos de negocio en cromosoma en lugar de la representación clásica que se basa en cadenas de caracteres. Este enfoque permite el cálculo de soluciones viables, que puedan ser aceptadas por los usuarios; su cálculo se reduce a unos pocos minutos en comparación con la solución manual que puede llegar a tomar hasta cinco días de trabajo.
- English
The allocation of teachers who are going to teach a subject in an academic period is a common problem in higher education institutions. This problem has already been solved using different techniques. I am presenting a solution of a web application applying a genetic algorithm in the backend. IST Yavirac has no administrative staff, and carries out this activity with its teaching staff, who must combine their teaching activities with this administrative activity. Due to the number of variables and their complexity, the problem of assigning teachers per semester is NP-complete; that is, there is no single solution, but rather a set of valid solutions. Artificial Intelligence was chosen to solve this problem, specifically through the design and implementation of a genetic algorithm. This solution is implemented on a REST API web on a Web server with NodeJS and can be implemented in the cloud for production. This article shows the approach used to provide a practical solution, supported by ontologies to represent business objects on chromosomes, instead of the classical representation based on character strings. This approach allows viable solutions to be calculated, which can be accepted by the users. The calculation takes only a few minutes compared to the manual solution that can require up to five working days.
