Training OFF-LineHyperheuristics For Course Timetabling Using K-Folds Cross Validation

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283

Volumen 8, Número 3 /Octubre del 2016
Periodo Octubre-Enero 2017
Artículo de Investigación
1-8
Computación

Octubre del 2016

Cuatrimestral

 

 

 

 

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Lucero de M. Ortiz-Aguilar, Martín Carpio, Jorge Alberto Soria-Alcaraz, Héctor Puga, Claudia Díaz, Carlos Lino, Jesús Eduardo Aldape, Ofelia Alatorre, Antonio Aguila y Verónica Tapia

Tecnológico Nacional de México-Instituto Tecnológico de León, León, Guanajuato, México. Universidad de Guanajuato, Guanajuato, Guanajuato, México

Recibido: 1de julio de 2015 Aceptado: 28 de octubre de 2015 Publicado en línea: 7 de octubre de 2016

Resumen. En las Universidades, se busca un esquema de diseño de horarios que cumpla con las restricciones del alumnado, docentes, plan de estudios de la oferta educativa e inmuebles de la institución. Las Hiperheurísticas nos permiten generar metodologías que solucionen un conjunto de instancias de un problema. En este trabajo se muestra el uso de k-Folds Cross Validation en su versión de Leave-One-Out para el entrenamiento de Hiperheurísticas con aprendizaje fuera de línea aplicadas al problema de Course Timetabling, siendo esto el aporte del artículo. Como órgano rector para la Hiperheurística se utilizó el Iterated Local Search, empleando la metodología API-CARPIO donde las instancias de prueba provienen de datos reales del Instituto Tecnológico de León.

Palabras clave: Hiperheurística, Validación Cruzada, Calendarización de Horarios, Búsqueda local Iterada, Metaheurística, Heurística.

 

Abstract. In the universities seeks a timetabling scheme that covers a set of restrictions from the students, teachers, curriculum and school spaces. The hyper heuristics allow us generate methodologies which solve a set of instances of a specific problem. In this paper we use k-Folds Cross Validation Leave-One-Out version has been applied to Course Timetabling problem, so this is the most important contribution of this work, because we need a support for training a hyper heuristic and we used the k-Folds cross validation which is commonly using in pattern recognition. We use iterated Local Search as High level heuristic Chooser, using the API-CARPIO methodology and were used set of instances from Institute Technology of Leon for test this hyper heuristic.

Keywords: HyperHeuristics, K-Folds Cross Validation, Course Timetabling, Iterated Local Search, Metaheuristics, Heuristics.

Lucero de M. Ortiz-Aguilar (Autor de correspondencia)
Email:ldm_oa@hotmail.com
 
Martín Carpio
Email:jmcarpio61@hotmail.com
 
Jorge Alberto Soria-Alcaraz
Email:jorge.soria@ugto.mx
 
Héctor Puga
Email:pugahector@yahoo.com