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Juan Enrique Molina Araya. (2007). Algoritmos evolutivos para la resolución de un problema de tipoTimetabling. Memoria de Tesis. Universidad de Valparaiso, Chile.

IDEAS FUNDAMENTALES :
Complejidad de algoritmos, Técnicas tradicionales y no tradicionales, Inteligencia Artificial, AlgoritmosEvolutivos, Algoritmos genéticos, Cromosomas, Genes, Rueda Ruleta, Mutación, Cruzamiento, Población, Individuos, Selección de individuos, Modelos matemáticos, Criterios de optimización, Sistemas Expertos,soluciones Optimas, Problemas de tipo Timetabling.

RAZONAMIENTO (RELACIONES ENTRE LAS IDEAS PRESENTADAS):
Una de las ramas de estudio en el ámbito computacional es la inteligencia artificial, enella se consideran problemáticas relacionadas a la complejidad de algoritmos y el desarrollo de sistemas expertos que permiten encontrar soluciones optimas a tales. De manera particular, se trata deproporcionar un algoritmo que permita encontrar una solución de manera óptima al problema Timetabling, empleando para ello técnicas no tradicionales como, algoritmos evolutivos y de maneraparticular, algoritmos genéticos.

CONCLUSIÓN (VERIFICACIÓN DEL PROPÓSITO):
La idea de trabajar algoritmos genéticos como propuesta de solución (variante) a problemas de tipo timetabling es porqueproporcionan una manera lógica de interpretar las diversas actividades y elementos involucrados en los mismos. Uno de ellos, es el problema para generar horarios (carga académica, para nuestro caso) cuandose tienen recursos mínimos, por ejemplo, pocas aulas para demasiados grupos. El emplear algoritmos genéticos involucra tener conocimientos sobre aspectos como: población, individuos, cromosomas,genes, mutación, cruzamiento, entre otros aspectos; así como el de algoritmos que proporcionan, de cierta manera, un complemento para encontrar la solución y lo que es más preciso, una solución optima....