El Algoritmo de búsqueda Tabú: Caso Asignación de Aulas de la universidad Metropolitana

Resumen

El algoritmo de Búsqueda Tabú permite realizar una metodología de optimización cuya característica diferencial es el uso de memoria adaptativa y de estrategias especiales de resolución de problemas, en especial en la distribución de recursos. Dentro de la Universidad Metropolitana se han presentado diversos problemas con la asignación de aulas, debido a la demanda estudiantil, la cual ha tenido un comportamiento errático y difícil de predecir, por lo cual requerían el uso de herramientas o programas de optimización.  Para esto se realizó un modelo matemático, donde se plantearon las restricciones fuertes en base a las características de la Universidad Metropolitana y se determinó la función objetivo, para posteriormente emplearla en el algoritmo de búsqueda tabú para evaluar las soluciones generadas. Después de desarrollar el modelo, se procedió a desarrollar el algoritmo de búsqueda tabú, primero se procesó la data de la oferta académica y la de los salones suministrada por la universidad y se desarrolló la solución inicial del problema, la cual se emplea como punto de partida de la búsqueda.  Posteriormente, se implementó el modelo en el algoritmo, para que la búsqueda tabú busque reducir la cantidad de secciones donde el salón asignado no tiene los recursos requeridos y optimice los espacios asignados en base a la cantidad de estudiantes inscritos por sección. Posteriormente, se desarrolló un sistema para poder visualizar con mayor facilidad la solución obtenida y, por último, se validó que la solución obtenida cumpliera con las características de la asignación de aulas de la Universidad Metropolitana en el período académico 2022.