Show simple item record

dc.creatorBarbosa Sierra, Brayan Julian
dc.date.accessioned2022-04-05T17:16:49Z
dc.date.available2022-04-05T17:16:49Z
dc.date.issued2021-09-27
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/6128
dc.description.abstractLos Algoritmos Evolutivos (AEs) brindan soluciones a diferentes tipos de problemas de manera eficiente y proporcionan un enfoque metaheurístico haciendo uso de técnicas basadas en la teoría de la evolución de las especies. Este Trabajo Final Integrador presenta un marco de trabajo de software basado en Algoritmos Evolutivos (AEs) con el fin de establecer una base para la asignación de recursos en espacios establecidos. Inicialmente, este es diseñado utilizando diagramas de clases (UML) y después codificado en el lenguaje de programación Python para probar su rendimiento y eficacia. Se realizan pruebas tomando como referencia la asignación de clases y creación de un horario académico para una institución educativa que contiene cinco (5) salones, e implementando las etapas de análisis del problema, diseño del algoritmo, codificación del programa, ejecución y verificación. Finalmente, con base a la ejecución y resultados, se concluye que el marco de trabajo propuesto es una alternativa eficiente para modelar y solucionar problemas de asignación.es_ES
dc.description.abstractEvolutionary Algorithms (EAs) provide solutions to different types of problems efficiently and provide a metaheuristic approach making use of techniques based on the theory of the evolution of species. This Final Integrative Paper presents a software framework based on Evolutionary Algorithms (EAs) in order to establish a basis for the allocation of resources in established spaces. Initially, it is designed in class diagrams (UML) and then coded in the Python programming language to test its performance and effectiveness. This is tested taking as a reference the assignment of classes and the creation of an academic schedule for an educational institution that contains five (5) classrooms, and implementing the stages of problem analysis, algorithm design, program coding, execution and verification. Finally, based on the execution and results, it is concluded that the proposed framework is an efficient alternative to model and solve allocation problems.es_ES
dc.formatplaines_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectTrabajo Final Integradores_ES
dc.subjectAlgoritmos evolutivoses_ES
dc.subjectMetaheurísticases_ES
dc.subjectProblemas de asignaciónes_ES
dc.subjectProgramación en Pythones_ES
dc.subjectEvolutionary algorithmses_ES
dc.subjectMetaheuristicses_ES
dc.subjectAcademic schedulees_ES
dc.titleMarco de trabajo para problemas de asignaciones basado en algoritmos evolutivos.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaperes_ES
dc.rights.holderFacultad Regional Buenos Aires. Universidad Tecnológica Nacionales_ES
dc.description.affiliationBarbosa Sierra, Brayan Julian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Escuela de Posgrado; Argentinaes_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useAtribución – No Comercial (by-nc): Se permite la generación de obras derivadas siempre que no se haga con fines comerciales. Tampoco se puede utilizar la obra original con fines comerciales.es_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as openAccess