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Algoritmo genético en la asignación de horarios de un instituto de educación superior
dc.contributor.advisor | Berru Beltrán, Rolando Javier | |
dc.contributor.author | Salvador León, Nilo | |
dc.date.accessioned | 2021-05-21T00:51:25Z | |
dc.date.available | 2021-05-21T00:51:25Z | |
dc.date.issued | 2021-03-12 | |
dc.identifier.citation | Salvador, N. (2019). Algoritmo genético en la asignación de horarios de un instituto de educación superior (Artículo científico). Repositorio de la Universidad Privada del Norte. Recuperado de https://hdl.handle.net/11537/26582 | es_PE |
dc.identifier.other | 005.4 SALV 2019 | es_PE |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11537/26582 | |
dc.description.abstract | La gestión administrativa en las instituciones de educación superior tecnológica es de suma importancia para alcanzar sus objetivos estratégicos, uno de los procesos más importantes es la generación de horarios de clases, en dicho proceso la complejidad varía de acuerdo con el número de clases que se dicten, los semestres de cada carrera que se apertura y la cantidad de aulas disponibles. El presente trabajo de investigación se realizó con el objetivo de determinar la influencia del algoritmo genético en la mejora de la asignación de horarios en la Institución de Educación Superior John A. Mackay durante el año2019. El tipo de estudio fue pre experimental; con una muestra de 2 carreras profesionales técnicas de la institución y tomando en cuenta 3 factores dentro del procesos, los cuales fueron tiempo, costo y resultados. Se implementó el algoritmo genético con la metodología de desarrollo de software SCRUM, siendo su principal ventaja desarrollar sistemas en un periodo de tiempo pequeño y gran flexibilidad a cambios durante el desarrollo. La investigación pre experimental dió como resultados una reducción del 84.42% en el tiempo empleado, para los costos se disminuyó el 84.71 %, y finalmente se optimizó el uso de las aulas en un 5%; logrando una asignación de horarios más eficiente. | es_PE |
dc.description.abstract | Administrative management in technological higher education institutions is of utmost importance to achieve their strategic objectives, one of the most important processes is the generation of class schedules, in this process the complexity varies according to the number of classes that are taught , the semesters of each degree that is opened and the number of classrooms available. The present research workwas carried out with the aim of determining the influence of the genetic algorithm in improving the allocation of schedules at the John A. Mackay Higher Education Institution during the year 2019. The type of study was pre-experimental; with a sample of 2technical professional careers of the institution and considering 3 factors within the process, which were time, cost and results. The genetic algorithm was implemented with the SCRUM software development methodology, its main advantage being to develop systems in a short period of time and great flexibility to changes during development. The pre-experimental research resulted in an 84.42% reduction in the time spent, for costs it decreased by 84.71%, and finally the use of the classrooms was optimized by 5%; achieving a more efficient allocation of schedules. | es_PE |
dc.description.uri | Artículo científico | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.format | application/msword | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UPN | es_PE |
dc.subject | Gestión administrativa | es_PE |
dc.subject | Algoritmo | es_PE |
dc.subject | Asignación de horarios | es_PE |
dc.title | Algoritmo genético en la asignación de horarios de un instituto de educación superior | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas Computacionales | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas Computacionales | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
thesis.degree.program | Pregrado | es_PE |
dc.description.sede | Trujillo San Isidro | es_PE |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.518 | |
renati.advisor.dni | 46689839 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0739-1599 | es_PE |
renati.author.dni | 76603387 | |
renati.discipline | 612086 | es_PE |
renati.juror | Davila Rodriguez, Victor Enemesio | |
renati.juror | Gutierrez Magan, Luis Mauricio | |
renati.juror | Berru Beltran, Rolando Javier | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |