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problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el nÃºmero de alumnos asignados y el nÃºmero Ã³ptimo 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 mÃ¡xima y (5) minimizar la varianza del nÃºmero de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulaciÃ³n propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validaciÃ³n de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de EducaciÃ³n y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto ParanÃ¡,
de primero a sexto grado, de 90 establecimientos, 969 clases y 29.302 alumnos. Los resultados presentados muestran mejoras significativas por ejemplo en la varÄ±anza del nÃºmero de alumnos asignados por clase (hasta en un 76 %), lo que implica una distribuciÃ³n mÃ¡s 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 AsignaciÃ³n de Estudiantes a Establecimientos Educativos (AEEE). Este problema afecta la logÃ­stica del sistema educativo, ya que estÃ¡ influenciado por variantes como: disponibilidad, distancia, infraestructura, entre otras. Se propone una nueva formulaciÃ³n matemÃ¡tica del
problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el nÃºmero de alumnos asignados y el nÃºmero Ã³ptimo 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 mÃ¡xima y (5) minimizar la varianza del nÃºmero de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulaciÃ³n propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validaciÃ³n de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de EducaciÃ³n y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto ParanÃ¡,
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problema de AEEE con cinco funciones objetivo: (1) minimizar la diferencia entre el nÃºmero de alumnos asignados y el nÃºmero Ã³ptimo 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 mÃ¡xima y (5) minimizar la varianza del nÃºmero de alumnos asignados por clase. Para resolver la formulaciÃ³n propuesta, se propone un Algoritmo Evolutivo para muchos objetivos (MaOEA) basado en NSGA-II. Para la validaciÃ³n de esta propuesta se consideraron los datos proporcionados por el Ministerio de EducaciÃ³n y Ciencia de Paraguay (MEC) correspondientes a Ciudad del Este - Alto ParanÃ¡,
de primero a sexto grado, de 90 establecimientos, 969 clases y 29.302 alumnos. Los resultados presentados muestran mejoras significativas por ejemplo en la varÄ±anza del nÃºmero de alumnos asignados por clase (hasta en un 76 %), lo que implica una distribuciÃ³n mÃ¡s equilibrada de los estudiantes a las aulas habilitadas. El algoritmo implementado encuentra soluciones no dominadas para todos los grados analizados./dc.language.iso"es5dc.language.iso.es_ES"es,dc.publisher?Facultad PolitÃ©cnica, Universidad Nacional del Este2dc.publisher.es_ES?Facultad PolitÃ©cnica, Universidad Nacional del Este'subject„?OptimizaciÃ³n para muchos objetivos:AsignaciÃ³n de Estudiantes6ComputaciÃ³n Evolutiva5Algoritmos GenÃ©ticos/subject_keywordˆ?OptimizaciÃ³n para muchos objetivos?OptimizaciÃ³n para muchos objetivos:AsignaciÃ³n de Estudiantes:AsignaciÃ³n de Estudiantes6ComputaciÃ³n Evolutiva6ComputaciÃ³n Evolutiva5Algoritmos GenÃ©ticos5Algoritmos GenÃ©ticos*subject_ac„?,optimizaciÃ³n para muchos objetivos
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