Modelos de optimización para la programación de horarios y asignación de salas de clase en universidades

Abstract

Hoy en día, la planificación de la capacidad y la administración de las actividades son dos problemas centrales para cualquier directivo en una universidad. Si bien los objetivos de la planificación de la capacidad difieren de los objetivos que se persiguen con la programación de actividades, éstos están ligeramente relacionados. En el corto plazo, una mala programación de las actividades genera múltiples problemas operativos, como por ejemplo: la existencia de conflictos horarios entre cursos que deben ser inscritos por un mismo grupo de estudiantes o la asignación de una sala de clase con capacidad inferior a la requerida, es natural pensar que estas descoordinaciones provocarán un descontento general, tanto en los estudiantes y profesores, como en los directivos de estas unidades académicas. En el largo plazo, si la planificación de la capacidad está muy por debajo de los requerimientos de las mallas curriculares, disminuirá considerablemente la calidad del servicio, no habrá espacio disponible para programar ciertos cursos, ni tampoco profesores idóneos para dictar sus sesiones. Mientras que si planificamos la capacidad por sobre la demanda de requerimientos, ocasionará un aumento considerable en los costos de inversión y costos de operación. Este trabajo de tesis tiene como objetivo principal dar direcciones para la mejor utilización de los recursos en las universidades y la planificación de éstos en el tiempo. Para el corto plazo se presentan modelos de optimización basados en patrones que permiten resolver el problema de programación de horarios y asignación de salas de clase en universidades. Los modelos de optimización basados en patrones facilitan la utilización de paquetes comerciales que permiten resolverlos. Mientras que para el largo plazo, se presenta un enfoque de solución que determina la planificación de la capacidad para hacer frente a cambios en las matrículas. Este enfoque de solución propuesto se basa en la resolución de un modelo de optimización que utiliza como información de entrada el pronóstico de dos modelos predictivos. El primer modelo determina el número de estudiantes que ingresarán a primer año durante el período de planificación mediante un modelo de series de tiempo, mientras que el segundo modelo determina el número de estudiantes que se inscribirán en cada curso y período simulando el paso de los estudiantes dentro de una malla curricular. Todos los enfoques de solución presentados en esta tesis fueron adaptados para ser aplicados en tres instituciones académicas. En general, al aplicar estos enfoques fue posible obtener mejoras significativas respecto de los enfoques de solución manuales, como por ejemplo: reducción de costos operativos, eliminación de conflictos horarios, un mejor uso de los recursos actuales y la planificación del crecimiento de éstos en el largo plazo.