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Martínez Jara, Eustaquio ||| null ||| null ||| null ||| null:dc.description.abstract_hl?? En este trabajo se aborda el problema de Asignación de Estudiantes a Establecimientos Educativos (AEEE). Este problema afecta la logística del sistema educativo, ya que está influenciado por variantes como: disponibilidad, distancia, infraestructura, entre otras. Se propone una nueva formulación matemática del problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el número de alumnos asignados y el número óptimo de alumnos por clase, (2) minimizar la distancia media entre el domicilio del alumno y el establecimiento, (3) maximizar el uso de establecimientos con mejor infraestructura, (4) minimizar la distancia máxima y (5) minimizar la varianza del número de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulación propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validación de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de Educación y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto Paraná, de primero a sexto grado, de 90 establecimientos, 969 clases y 29.302 alumnos. Los resultados presentados muestran mejoras significativas por ejemplo en la var?anza del número de alumnos asignados por clase (hasta en un 76 %), lo que implica una distribución más equilibrada de los estudiantes a las aulas habilitadas. El algoritmo implementado encuentra soluciones no dominadas para todos los grados analizados.7dc.description.abstract?? En este trabajo se aborda el problema de Asignación de Estudiantes a Establecimientos Educativos (AEEE). Este problema afecta la logística del sistema educativo, ya que está influenciado por variantes como: disponibilidad, distancia, infraestructura, entre otras. Se propone una nueva formulación matemática del problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el número de alumnos asignados y el número óptimo de alumnos por clase, (2) minimizar la distancia media entre el domicilio del alumno y el establecimiento, (3) maximizar el uso de establecimientos con mejor infraestructura, (4) minimizar la distancia máxima y (5) minimizar la varianza del número de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulación propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validación de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de Educación y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto Paraná, de primero a sexto grado, de 90 establecimientos, 969 clases y 29.302 alumnos. 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Se propone una nueva formulación matemática del problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el número de alumnos asignados y el número óptimo de alumnos por clase, (2) minimizar la distancia media entre el domicilio del alumno y el establecimiento, (3) maximizar el uso de establecimientos con mejor infraestructura, (4) minimizar la distancia máxima y (5) minimizar la varianza del número de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulación propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validación de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de Educación y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto Paraná, de primero a sexto grado, de 90 establecimientos, 969 clases y 29.302 alumnos. 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En este trabajo se aborda el problema de Asignación de Estudiantes a Establecimientos Educativos (AEEE). Este problema afecta la logística del sistema educativo, ya que está influenciado por variantes como: disponibilidad, distancia, infraestructura, entre otras. Se propone una nueva formulación matemática del problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el número de alumnos asignados y el número óptimo de alumnos por clase, (2) minimizar la distancia media entre el domicilio del alumno y el establecimiento, (3) maximizar el uso de establecimientos con mejor infraestructura, (4) minimizar la distancia máxima y (5) minimizar la varianza del número de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulación propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. 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