• INTRODUCCIÓN.
• TEORIA Y DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.
• MODELOS Y METODOLÓGIAS.
• PRUEBAS Y RENDIMIENTO.
• CONCLUSIONES.
AGENDA
• CLIENTECLIENTE
INTRODUCCION
• Congregación Sagrada Familia.
• Comuna de Estación Central.
• 190 personas en el área de docencia.
• SITUACIÓN ACTUALSITUACIÓN ACTUAL
• Problema de asignación de horarios.
• 3 semanas de trabajo.
• OBJETIVOSOBJETIVOS
INTRODUCCION
• Objetivo General.
• Objetivo Específicos.
• REQUERIMIENTOSREQUERIMIENTOS
• PLANIFICACIÓNPLANIFICACIÓN
INTRODUCCION
• Carta GanttCarta Gantt
• PLANIFICACIÓNPLANIFICACIÓN
INTRODUCCION
• Costos ProyectadosCostos Proyectados
• ALTERNATIVASALTERNATIVAS
INTRODUCCION
• aSc Horarios de Clases.
• KronoWin Milenio 6.
• Desarrollo a la medida.
INTRODUCCION
• ELECCIÓN : ELECCIÓN :
• Necesidad.
• Imagen.
• Costo.
Desarrollo a la medida.Desarrollo a la medida.
• ALTERNATIVASALTERNATIVAS
• aSc Horarios de Clases.
• KronoWin Milenio 6.
• Desarrollo a la medida.
• ENFOQUE DUAL DEL PROYECTOENFOQUE DUAL DEL PROYECTO
INTRODUCCION
• Mantenedores de la aplicación.
• Modelo Evolutivo Incremental.
• Metodología OMT++ Simplificado.
• Algoritmo de Resolución.
• Modelo Espiral.
Asignación de Horarios
• Problema común a las instituciones
educacionales.
• Gran cantidad de soluciones posibles.
• Diferente grado de optimización.
• Uso de gran cantidad de recursos.
• Problema de combinatoria
Np-Completo
• Algoritmos polinómico, dice relación entre el tamaño del
problema y su tiempo de ejecución.
• Los problemas con coste factorial o combinatorio están
agrupados en NP.
• Problemas NP no se puede resolverlos en un tiempo
razonable.
Heurística
• Es la capacidad de un sistema para realizar de
innovaciones positivas.
• Favorece el tiempo de proceso en desmedro de
la precisión de los resultados.
• Es un enfoque para abordar problemas NP.
Algoritmo Genético
• Inspirado en la evolución biológica y su base genético-
molecular.
• Método de búsqueda dirigida basada en probabilidad.
• Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de
tener el óptimo en la población tiende a 1.
Funcionamiento
Iniciar PoblaciónIniciar Población
Evaluar y asignar puntajeEvaluar y asignar puntaje
RepetirRepetir
Escoger Mejores PuntajesEscoger Mejores Puntajes
Mutar y CruzarMutar y Cruzar
Inicializar aleatoriamente una
población de soluciones a un
problema, representadas por una
estructura de datos adecuada.
Evaluar cada una de las soluciones, y
asignarle una puntuación según lo bien que lo hayan
hecho.
Escoger de la población la parte que tenga una puntuación
mayor.
Mutar y Cruzar las diferentes soluciones
de esa parte escogida, para reconstruir la
población.
Repetir un número determinado de veces, o hasta que se haya
encontrado la solución deseada
Distribución de DatosC
ole
gio
Co
leg
io
Cic
lo 1
Cic
lo 1
Cic
lo 3
Cic
lo 3
Cic
lo 2
Cic
lo 2
CiclosCiclos
Niv1Niv1
Niv2Niv2
Niv3Niv3
Niv4Niv4
Niv5Niv5
Niv6Niv6
Niv7Niv7
Niv8Niv8
Niv9Niv9
Niv10Niv10
Niv11Niv11
Niv12Niv12
Niv13Niv13
Niv14Niv14
NivelNivel
Pre-kinder A … Pre-kinder FPre-kinder A … Pre-kinder F
Kinder A … Kinder IKinder A … Kinder I
1A … 1J1A … 1J
2A … 2K2A … 2K
3A … 3K3A … 3K
4A … 4K4A … 4K
5A … 5K5A … 5K
6A .. 6L6A .. 6L
7A … 7K7A … 7K
8A .. 8 J8A .. 8 J
1A .. 1J1A .. 1J
2A … 2J2A … 2J
3A … 3J3A … 3J
4A … 4J4A … 4J
CursosCursos
Representación de DatosCurso : 1° Básico “A”
1° Básico A
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 … … N
Profesor Asignatura
GEN
1 2 3 4 5 6 7 … N 1 2 3 4 5 6 7 … N 1 2 3 4 5 6 7 … N
1° Básico A 1° Básico B 1° Básico C
Cromosoma
AplicaciónAplicación
GenHorGenHor
AplicaciónAplicación
GenHorGenHor
Modelo de la Aplicación
Algoritmo Algoritmo GenéticoGenéticoAlgoritmo Algoritmo GenéticoGenético
InformesInformesInformesInformesGestión Gestión
dede
DatosDatos
Gestión Gestión dede
DatosDatos
Base de Base de DatosDatos
Base de Base de DatosDatos
Aplicación
Aplicación
Aplicación
Aplicación
Aplicación
Algoritmo Genético Software Sostenedor
Modelo Espiral OMT++ Simplificado
Barry Bohem Ari Jaaksi
Juha-Markus Aalto
Algoritmo Genético Software Sostenedor
Modelo Espiral OMT++ Simplificado
Barry Bohem Ari Jaaksi
Juha-Markus Aalto
Algoritmo Genético Software Sostenedor
Modelo Espiral OMT++ Simplificado
Barry Bohem Ari Jaaksi
Juha-Markus Aalto
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Conceptualización Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objeto
Construcción
Entrega
Las Metodologías Utilizadas
Metodología para la Aplicación
• OMT ++ Simplificada.
• El propósito de la Utilización.
Ciclo de vida de OMT ++ Simplificada.
Construcción
Conceptualización
Análisis Orientado a Objeto
Diseño Orientado a Objetos
Ejemplos de OMT++ Simplificada.
• Análisis.
Metodología de Documentación
• Métricas Versión 3.
• El propósito de la Utilización.
Ciclo de Vida de Métrica Versión 3.
Construcción del Sistema de
Información (CSI)
Planificación del Sistema de Información
(PSI)
Estudio de Viabilidad del Sistema (EVS)
Análisis del Sistema de Información (ASI)
Diseño del Sistema de Información (DSI)
Ejemplos de Métricas Versión 3
• Análisis.
• Diseño.
Ejemplos de Métricas Versión 3
CONLUSIONES
• LOGRO DE OBJETIVOS
De acuerdo a los objetivos específicos planteados se puede decir que se cumplieron todos dando por satisfecho nuestro objetivo general.
• PROYECCIONES A FUTURO
Se pretende realizar mejoras en la aplicación, agregando los nuevos requerimientos que saldrán en el próximo período escolar.
CONCLUSIONES
• EXPERIENCIA ADQUIRIDA
Debido a la complejidad del problema, se tuvo que dedicar gran parte del período a la investigación, donde se adquirió conocimientos necesarios para desarrollar la aplicación.
COSTOS REALES v\s COSTOS PROYECTADOS
Al hacer la comparación entre ambos costos se puede ver que la diferencia es mínima
Recursos Humanos $ 5,979,750Viajes $ 57,000Llamadas Telefonicas $ 10,200Hojas impresas $ 162,000CD/DVD Grabados $ 26,000Alimentación $ 81,950
TOTAL $ 6,316,900
Costos Estimados
Recursos Humanos $ 6.366.500Viajes $57.000Llamadas Telefónicas $8.800Hojas Impresas $162.000CD/DVD Grabados $26.000Alimentación $81.950TOTAL $6.702.250
Costos Reales
CONCLUSIONES