dc.contributor.advisor | Rincón Serrano, Eduardo | spa |
dc.contributor.author | Verjel Clavijo, Gerardo Alfonso | spa |
dc.date.accessioned | 2020-06-26T17:56:29Z | |
dc.date.available | 2020-06-26T17:56:29Z | |
dc.date.issued | 2005 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12749/1345 | |
dc.description.abstract | La Universidad Autónoma de Bucaramanga requiere un modulo de software que facilite la automatización de la elaboración de los horarios de las asignaturas de los diferentes programas académicos de la universidad. La programación de los horarios de las asignaturas de cada una de las facultades que conforman la Universidad es un problema multivariable que involucra optimización de recursos. Entre las variables determinantes se encuentran la cantidad de docentes, su disponibilidad horaria, las asignaturas que pueden impartir; la cantidad, capacidad y disponibilidad horaria de los salones; entre otras. Además existen ciertas restricciones que complican aún más esta tarea como por ejemplo: las franjas horarias según los niveles, evitar los cruces de asignaturas que pertenecen a un mismo nivel, evitar los cruces de los horarios de los docentes, etc.
Esto en la actualidad se hace con ayuda de herramientas ofimáticas como Word y Excel, causando inconsistencias al momento de integrar toda la información.
El desarrollo de un algoritmo tradicional para la solución de este tipo de problema resultaría bastante complejo, por lo que se utilizaron técnicas de algoritmos genéticos que simulan el proceso de evolución natural.
El objetivo principal del sistema de Programación de Horarios en Java Utilizando Técnicas de algoritmos Genéticos es la realización de los horarios de los docentes de la universidad Autónoma de Bucaramanga con el fin de evitar el cruce de Docentes, Salones, Cursos de un mismo nivel, Cursos que sean requisitos de otros Cursos, respetar la disponibilidad de los docentes entre otros. | spa |
dc.description.tableofcontents | INTRODUCCIÓN
1. OBJETIVOS
15
1.1 OBJETIVO GENERAL 15
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 15
2. ALGORITMOS GENETICOS
16
2.1 COMO TRABAJA UN ALGORITMO GENÉTICO
17
2.1.1 Codificación del Dominio
17
2.1.2 Evaluación de la Población
18
2.1.3 Función de Adaptación
20
2.1.4 Selección
21
2.1.5 Cruce
22
2.1.6 Mutación
23
3. El ALGORITMO GENETICO SIMPLE (AGS)
24
4. ALGORITMOS GENETICOS PARALELOS
26
4.1 DIFERENCIA ENTRE EL ALGORITMO GENÉTICO SIMPLE Y EL ALGORITMO GENÉTICO PARALELO
27
4.2 DIVISIÓN DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS PARALELOS
28
4.2.1 Algoritmo Genético Paralelo global o de una sola población
28
4.2.2 Algoritmos Genéticos de Múltiples poblaciones o Distribuido
30
4.2.3 Diferencias entre El Algoritmo Genético Global o de una solo población y el Algoritmo Genético Paralelo Distribuido o de múltiple población. 32
5. PROGRAMACION DISTRIBUIDA
33
5.1 SERVICIO DE BÚSQUEDA
34
5.2 RMI (Remote Method Invocation)
34
5.3 JDBC 35
6. DESARROLLO DEL PROYECTO
36
6.1 ANALISIS Y DISEÑO
36
6.1.1 Declaración del Problema
36
6.2 ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA DE PROGRAMACIÓN DE HORARIOS
38
6.2.1 Requerimientos Funcionales del Sistema de Horarios
38
6.2.2 Requerimientos no funcionales
40
6.2.3 Seudorequerimientos
41
6.2.4 Escenarios
43
6.3 CASOS DE USO DEL SISTEMA DE PROGRAMACIÓN DE HORARIOS.
45
6.3.1 Actores. 45
6.3.2 Casos de Uso 45
6.3.3 Diagrama de Casos de Uso Modulo de Generación de Horarios 48
6.3.4 Diagramas de Secuencia del sistema de Horarios. 48
6.3.4.1 Diagrama de Secuencia del caso de uso Ingresar Datos 49
6.3.4.1.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Ingresar Datos 50
6.3.4.2 Diagrama de Secuencia del caso de uso Buscar Datos 51
6.3.4.2.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Buscar Datos 52
6.3.4.3 Diagrama de Secuencia del caso de uso Eliminar Datos 53
6.3.4.3.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Eliminar Datos 54
6.3.4.4 Diagrama de Secuencia del caso de uso Actualizar Datos 55
6.3.4.4.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Actualizar Datos 56
6.3.4.5 Diagrama de Secuencia del caso de uso Generar Horarios 57
6.3.4.5.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Generar Horarios 58
6.3.4.6 Diagrama de Secuencia del caso de uso Consultar Horarios 59
6.3.4.6.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Consultar Horarios 60
6.3.4.7 Diagrama de Secuencia del caso de uso Modificar Horarios
61
6.3.4.7.1 Diagrama de Colaboración del caso de uso Modificar Horarios 62
7. DICCIONARIO DE DATOS
63
8. DESARROLLO DEL ALGORITMO GENETICO
84
8.1 POBLACIÓN INICIAL 84
8.2 FUNCION DE EVALUACION 86
8.3 OPERADORES GENETICOS 90
8.3.1 Operador de Selección 90
8.3.2 Operador de Cruce 91
8.3.3 Operador de mutación 93
9. CONCLUSIONES
96
REFERECIAS | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.title | Programación distribuida de horarios en Java utilizando técnicas de algoritmos genéticos | spa |
dc.title.translated | Distributed scheduling in Java using genetic algorithm techniques | eng |
dc.degree.name | Ingeniero de Sistemas | spa |
dc.coverage | Bucaramanga (Colombia) | spa |
dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería | spa |
dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería de Sistemas | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Trabajo de Grado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.subject.keywords | Genetic algorithms | eng |
dc.subject.keywords | Distributed Artificial Intelligence | eng |
dc.subject.keywords | Genetic programming | eng |
dc.subject.keywords | Genetics of computer science | eng |
dc.subject.keywords | Systems Engineering | eng |
dc.subject.keywords | Investigations | eng |
dc.subject.keywords | Analysis | eng |
dc.subject.keywords | Java | eng |
dc.subject.keywords | Genetic algorithm techniques | eng |
dc.subject.keywords | Software development | eng |
dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional UNAB | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
dc.relation.references | Vergel Clavijo, Gerardo Alfonso (2005). Programación distribuida de horarios en Java utilizando técnicas de algoritmos genéticos. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
dc.relation.references | AGUILAR JOYANES LUIS, MARTINEZ ZAHONERO IGNACIO. “Programación en Java 2” | spa |
dc.relation.references | BOOCH GRADY, RUMBAUGH JAMES, JACOBSON IVAR. “El lenguaje unificado de modelado UML”. | spa |
dc.relation.references | PRESSMAN S, ROGER. “Ingeniería del software un enfoque practico cuarta edición” | spa |
dc.relation.references | SUN MICROSYSTEM. “Object- oriented Analysis and Design Using UML”. | spa |
dc.relation.references | 1] MARCOS AURELIO CARVALCAINT PACHECO
ICA: Núcleo de Pesquisa en Inteligencia Artificial
Pontificia Diversidad de Católica Rió de Janeiro
Algoritmos Genéticos: Principios y Aplicaciones
http://www.ica.ele.puc-rio.br/pesquisa/download/paper.pdf
Fecha: 19 de febrero del 2003 | spa |
dc.relation.references | [2] PABLO ESTEVEZ VALENCIA
Instituto de Ingenieros de Chile
Optimización Mediante Algoritmos Genéticos
http://cipres.cec.uchile.cl/~em753/pdf/optimizacion.pdf
Fecha: 12 de Marzo del 2003 | spa |
dc.relation.references | [3] SERGIO NESMACHOW
Universidad de la Republica, Instituto de Computo
Evolución en el diseño de los Algoritmos Genéticos Paralelos
http://www.fing.edu.uy/~sergion/gp/documentos/propios/EDCAGP.pdf
Fecha: 8 de Septiembre del 2005 | spa |
dc.relation.references | [4] JAVA EN CASTELLANO
Tutoría de Java
http://programacion.com/java/tutorial/jdcbook/5/#jdcbookcalculodistribuido | spa |
dc.subject.lemb | Algoritmos genéticos | spa |
dc.subject.lemb | Inteligencia artificial distribuida | spa |
dc.subject.lemb | Programación genética | spa |
dc.subject.lemb | Genética de la ciencia de la computación | spa |
dc.subject.lemb | Ingeniería de sistemas | spa |
dc.subject.lemb | Investigaciones | spa |
dc.subject.lemb | Análisis | spa |
dc.description.abstractenglish | The Autonomous University of Bucaramanga requires a software module that facilitates the automation of the elaboration of the schedules of the subjects of the different academic programs of the university. The programming of the schedules of the subjects of each of the faculties that make up the University is a multivariate problem that involves optimization of resources. Among the determining variables are the number of teachers, their time availability, the subjects they can teach; the number, capacity and hourly availability of the classrooms; among other. In addition, there are certain restrictions that further complicate this task, such as: time slots according to levels, avoiding crossings of subjects that belong to the same level, avoiding crossings of teachers' schedules, etc.
This is currently done with the help of office tools such as Word and Excel, causing inconsistencies when integrating all the information.
The development of a traditional algorithm to solve this type of problem would be quite complex, so genetic algorithm techniques were used that simulate the process of natural evolution.
The main objective of the Schedule Programming system in Java Using Genetic Algorithm Techniques is the realization of the schedules of the teachers of the Autonomous University of Bucaramanga in order to avoid the crossing of Teachers, Classrooms, Courses of the same level, Courses that are requirements of other courses, respect the availability of teachers among others. | eng |
dc.subject.proposal | Java | |
dc.subject.proposal | Técnicas de algoritmos genéticos | |
dc.subject.proposal | Desarrollo de software | |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |