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dc.contributor.author | Cancelo, Facundo E. | |
dc.contributor.author | Cababie, Pablo N. | |
dc.contributor.author | Barrera, Gabriel | |
dc.contributor.author | López De Luise, Daniela | |
dc.date.accessioned | 2009-09-17T19:26:05Z | |
dc.date.available | 2009-09-17T19:26:05Z | |
dc.date.issued | 2009-09-17T19:26:05Z | |
dc.identifier.isbn | 978-987-24967-3-9 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10226/472 | |
dc.description.abstract | El problema de la asignación óptima de aulas ha sido desarrollado e investigado con varias técnicas, herramientas y tecnologías. Este trabajo muestra el diseño de una solución basada en inteligencia artificial, más específicamente utilizando algoritmos genéticos multi-objetivo que realizan la asignación de aulas y docentes en forma conjunta. La implementación consiste en optimizar más de un objetivo, permitiendo que ambos compitan para establecer un equilibrio general y llegar a un conjunto de soluciones factibles en forma ágil, eficaz y eficiente. A lo largo de este desarrollo, se detallan los parámetros que intervienen en el problema, la estructura definida del gen, la arquitectura elegida para la aplicación y la definición de la función de optimización. Es de destacar que este trabajo se basa en un prototipo funcional. A su vez, cabe aclarar que de acuerdo a las condiciones del problema en particular ha sido necesario rediseñar las operaciones de algoritmos genéticos tradicionales, definir ponderaciones para los objetivos y restricciones del caso. De este análisis surgen conceptos como distancia e híper-cubo para establecer la comparabilidad, relación y cercanía de las soluciones. Éste sistema cumple con la característica conocida de los Algoritmos Genéticos: resuelve un problema en especial pero es aplicable a problemas del mismo tipo con escenarios totalmente distintos. | en |
dc.language.iso | es | en |
dc.relation.ispartofseries | Cancelo, F., Cababie, P., Barrera, G. y López De Luise, D., (2009, julio). Un nuevo enfoque para asignación óptima de múltiples recursos. Trabajo presentado en el Congreso de Inteligencia Computacional Aplicada (CICA), realizado en Buenos Aires del 23 al 24 de julio de 2009. | |
dc.subject | Algoritmos Genéticos | en |
dc.subject | Epsilon MOEA | en |
dc.subject | Administración de Recursos | en |
dc.subject | Optimización | en |
dc.subject | Espacios | en |
dc.subject | Aulas | en |
dc.subject | Asignación | en |
dc.title | Un nuevo enfoque para asignación óptima de múltiples recursos | en |
dc.type | Article | en |