La Sección 3 describe el procedimiento heurístico y las etapas en las que se divide el problema. Además, es preferible que no existan bloques de tres horas lectivas consecutivas (que llamaremos triples) de una misma materia. Para finalizar con la Fase I, nos quedamos con el horario de clases que presenta el valor más bajo de la función de penalización.
Por lo tanto, el modelo PLE no considera este tipo de restricciones, y luego, en la definición de la función de penalización, les damos un valor de penalización por violación que es mucho mayor que el resto de restricciones suaves. A continuación presentamos algunos elementos de notación utilizados en el modelo PLE, resumidos en la Tabla 1. Constante que representa la carga semanal de horas lectivas de la asignatura en la asignatura.
En la columna j está el nombre de la materia impartida en la materia j en la clase i. El propósito del algoritmo de búsqueda local será minimizar el valor de la función de penalización Ψ. Se debe tener en cuenta hasta qué punto un vecino puede degradar el valor de la función de penalización.
La iteración comienza atravesando el área alrededor de la red actual y realizando intercambios en el esquema del Curso 1. El algoritmo 1 muestra el pseudocódigo estocástico de escalada aplicado a cada red obtenido con el modelo PLE en la sección anterior. Estocástico 1Algoritmo de escalada aplicado a cada cuadrícula obtenida del modelo PLE en la Sección 3.1.
Establecer horario de tarde, excepto el horario de entrada, ya que el turno de mañana siempre tiene una séptima hora. El límite se determina en función del número de horas de soporte del sujeto en ese servicio: cuanto menor sea la oferta, menor será el límite. Las lecciones de apoyo para el turno de mañana deben impartirse por la tarde y viceversa.
Con el hardware mencionado al inicio del apartado la asignación de clases de soporte se soluciona en 0,08 segundos. También se dará prioridad a la recuperación de horas inactivas con el profesorado que haya permanecido tras el reparto de horas lectivas y horas de apoyo. Para ambos turnos se definen las horas: κT M después de la cual es demasiado tarde para el turno de mañana y κT T antes de la cual es demasiado temprano para el turno de tarde.
En el caso de estudio se determinó que κT M es la tercera hora de la tarde y que κT T es la cuarta hora del turno de la mañana.
Comparaci´ on con la elaboraci´ on manual
Bloques de materias: se entiende por bloque aquel de dos o más horas consecutivas en el que se imparte una misma materia. Es deseable que los temas formen el mayor número posible de bloques de dos horas. Número de triples: si bien es posible impartir tres horas de una materia en un mismo día, es deseable que esto ocurra el menor número de veces posible.
Horas de inactividad de los docentes: Es deseable que los docentes tengan un mínimo de horas de inactividad durante su jornada laboral. Intervalos de interrupción: es deseable que los intervalos de los estudiantes no interfieran con los apartados de la asignatura. Hemos agregado el requisito de no realizar clases en turnos tardíos entre las 7 p. m. del lunes como otra relajación de la estricta restricción.
Como puede ver, el cronograma del curso generado automáticamente supera al creado manualmente en todas las categorías, excepto aquellas en las que el cronograma predeterminado no imponía ninguna penalización. En términos de horas extracurriculares, el cronograma generado automáticamente asignó solo dos horas de apoyo y cinco horas de proyectos en horarios que eran inconvenientes para los estudiantes. La distribución de horas extras se aplicó al horario con la penalización más baja que cumplió con las restricciones duras suavizadas, que, como sucedió con el horario de 2017, tomó menos de un segundo.
En la Tabla 6 se muestra la comparación entre las multas en los formularios elaborados de forma manual y automática. Se convocan a concurso las plazas para profesores que ya no están en la escuela. De esta forma, en el proceso de optimización se tiene mayor libertad para intercambiar horarios, y al mismo tiempo se crea un horario para el futuro docente que no tiene muchas horas muertas.
La mayor diferencia en el castigo en comparación con el esquema estándar se encuentra en esta categoría, lo que demuestra que el algoritmo ha contribuido al uso eficiente de los recursos. Entre otros logros, se ha logrado reducir el número de bloques de tres horas consecutivas sobre un mismo tema: en el horario estándar eran doce, mientras que en el horario obtenido con el programa solo hay dos. En cuanto a las horas extras de clase, sólo se asignan dos horas de clases de apoyo y cuatro horas de proyectos en horarios difíciles para los estudiantes.
Conclusiones y trabajo futuro
La ubicación prioritaria de las materias impartidas simultáneamente y la división de la elaboración del horario en dos fases, así como los valores elegidos para los castigos, fueron decisiones basadas en las técnicas utilizadas por los directivos y el docente. compilar el cronograma manualmente. Mantuvimos un diálogo con ellos durante la preparación del trabajo y quedaron muy satisfechos con los resultados que produjo este programa. Otra mejora consiste en incluir en el modelo la preferencia que tienen los docentes por impartir clases en determinados horarios del turno de mañana o del turno de tarde.
Esto también implica la implementación de una función que calcula el equilibrio entre cuántas preferencias de cada docente se cumplen. Asimismo, se pueden agregar más capas de complejidad a la función de penalización para reflejar aún mejor la realidad. Por ejemplo, la función que penaliza las horas muertas de los docentes podría tener en cuenta no sólo la cantidad, sino también las horas que tienen disponibles: las horas disponibles más cercanas al mediodía. Podrían estar ocupados en el Nivel II con clases o proyectos de apoyo, por lo que no deberían recibir la misma penalización que los que están más lejos.
En general, aunque el orden de prioridades marcado por los directores de la escuela con la que trabajamos es razonable, también sería interesante encontrar una escala de preferencias para el cumplimiento de restricciones más suaves que una homogénea u objetiva que pudiera aplicarse a todas las escuelas y esto no depende necesariamente del criterio de la autoridad individual.
