Optimización evolutiva multi-objetivo en la planificación de controles a clase en la educación superior cubana

En Cuba, un control a clase es el proceso en el que se evalua la calidad de la docencia impartida por el profesor universitario. La planificacion de los controles a clase es realizada comunmente por el jefe de departamento, el cual debe cumplir con varios criterios a la vez. Algunos de estos criterios son: la presencia en el tribunal de al menos un miembro del mismo colectivo y/o con categoria igual o superior que el profesor evaluado, la disponibilidad y nivel de utilizacion de los miembros del tribunal, entre otros. Esta tarea se torna compleja cuando se tienen en cuenta un gran numero de profesores y controles al mismo tiempo. Con el objetivo de resolver esta problematica en el presente trabajo se propone un enfoque computacional basado en: 1) la modelacion de este proceso como un problema de optimizacion multi-objetivo, y 2) su solucion mediante una variante del conocido algoritmo evolutivo NSGA-II. Los resultados de los experimentos computacionales realizados muestran que nuestras propuestas ofrecen soluciones utiles y de calidad

[1]  Kalyanmoy Deb,et al.  A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II , 2002, IEEE Trans. Evol. Comput..

[2]  Gary B. Lamont,et al.  Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems , 2002, Genetic Algorithms and Evolutionary Computation.

[3]  Sanja Petrovic,et al.  Recent research directions in automated timetabling , 2002, Eur. J. Oper. Res..

[4]  Belén Melián-Batista,et al.  Metaheuristicas: Una visión global , 2003, Inteligencia Artif..

[5]  A Survey of Automated Timetabling , 1999, Artificial Intelligence Review.

[6]  Sanja Petrovic,et al.  University Timetabling , 2004, Handbook of Scheduling.

[7]  Ingo Wegener,et al.  Complexity theory - exploring the limits of efficient algorithms , 2005 .

[8]  Byoung-Tak Zhang,et al.  Multiobjective evolutionary optimization of DNA sequences for reliable DNA computing , 2005, IEEE Transactions on Evolutionary Computation.

[9]  R. Saravanan,et al.  Evolutionary multi criteria design optimization of robot grippers , 2009, Appl. Soft Comput..

[10]  Jain-Shing Wu,et al.  Wireless Heterogeneous Transmitter Placement Using Multiobjective Variable-Length Genetic Algorithm , 2009, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics).

[11]  Mohammad Saadatseresht,et al.  Evacuation planning using multiobjective evolutionary optimization approach , 2009, Eur. J. Oper. Res..

[12]  T. Ray,et al.  An improved evolutionary algorithm for solving multi-objective crop planning models , 2009 .

[13]  El-Ghazali Talbi,et al.  Metaheuristics - From Design to Implementation , 2009 .

[14]  Piotr Wozniak,et al.  Preferences in multi-objective evolutionary optimisation of electric motor speed control with hardware in the loop , 2011, Appl. Soft Comput..

[15]  Qingfu Zhang,et al.  Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art , 2011, Swarm Evol. Comput..

[16]  Yasnalla Rivero Peña,et al.  Propuesta de técnicas evolutivas para la confección automática de tribunales de trabajos de diploma , 2013 .

[17]  Alejandro Rosete Suárez,et al.  Uso de estrategias de paralelización en algoritmos metaheurísticos para la conformación de equipos de software , 2014 .

[18]  Carlos Cruz Corona,et al.  Self-adaptation in dynamic environments - a survey and open issues , 2016, Int. J. Bio Inspired Comput..