Podemos afirmar felizmente que disponemos de un motor capaz de encontrar de forma eficaz los horarios m\u00e1s exigentes. Pero como saben ustedes, para optimizar los horarios primero es necesario encontrar resultados completos. Desgraciadamente, al trabajar con la planificaci\u00f3n del horario habr\u00e1n experimentado que se introducen condiciones imposibles de cumplir. Ahora quiz\u00e1 la cuesti\u00f3n m\u00e1s controvertida en la utilizaci\u00f3n del generador de horarios sea c\u00f3mo determinar, de forma previa al uso del motor, si hay condiciones imposibles. \u00bfSe puede saber qu\u00e9 condiciones impiden los horarios completos?<\/p>\n\n\n\n
El motor es el componente que en \u00faltima instancia debe encontrar la soluci\u00f3n por lo que no siempre es posible saber a priori si existen condiciones imposibles de satisfacer. Y esto es estrictamente cierto; hay condiciones imposibles de cumplir que son muy dif\u00edciles de analizar. Sin embargo, s\u00ed es posible determinar muchas de las condiciones imposibles; casi todas las que se introducen inadvertidamente impidiendo los resultados completos. <\/p>\n\n\n\n
El motor de GHC encaja resultados muy r\u00e1pidamente. Esto es un hecho. Si el motor no encuentra resultados de forma r\u00e1pida y se obstina en dejar sin encajar alguna sesi\u00f3n en repetidos intentos, la mayor parte de las veces es debido a que hay alguna condici\u00f3n que lo impide y que se debe depurar. Otras veces, al motor le cuesta un poco m\u00e1s de tiempo y esfuerzo encontrar una soluci\u00f3n completa si \u00e9stas son m\u00e1s singulares. \u00bfDebemos esperar? Y si sospechamos que existen alguna condici\u00f3n imposible, \u00bfcu\u00e1l es?<\/p>\n\n\n\n
Disponemos de dos procesos que nos pueden ayudar a comprobar de forma previa al uso del motor si existen condiciones imposibles de cumplir: la validaci\u00f3n de la configuraci\u00f3n del planificador y el analizador de conjuntos m\u00ednimos imposibles de encajar<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n El proceso de validaci\u00f3n examina algunas de las causas m\u00e1s comunes que puedan impedir los resultados completos. Por ejemplo, que se han asignado m\u00e1s horas a un grupo de alumnos de las que caben en su marco horario o que se han prefijado diferentes sesiones a la misma hora con el mismos profesor.<\/p>\n\n\n\n Por otra parte, el analizador de conflictos intenta solucionar por separado los horarios de cada profesor, de cada grupo de alumnos, etc. De forma que, si no puede solucionar alguno de estos subconjuntos, lo reducir\u00e1 a un m\u00ednimo de sesiones imposibles de encajar. Si el analizador encuentra un conjunto m\u00ednimo de sesiones que no encajan, ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil ver qu\u00e9 ocurre, es decir, qu\u00e9 condiciones interfieren entre s\u00ed dentro de este reducido n\u00famero de sesiones.<\/p>\n\n\n\n Aunque no es lo m\u00e1s com\u00fan, como ya hemos indicado, puede haber horarios para los que el motor no encuentra soluci\u00f3n que aparentemente no encierran conflictos. Efectivamente, existen horarios sin errores de validaci\u00f3n y para los que el analizador no encuentra conflictos, que sin embargo contienen condiciones que impiden las soluciones. Para estos caso disponemos de una tercera herramienta que nos puede ayudar en gran medida:\u00a0 el depurador de condiciones imposibles<\/strong>. El depurador de condiciones permite lanzar el motor y tambi\u00e9n el analizador, sin unas u otras de las condiciones estrictas inicialmente configuradas. El depurador de condiciones es muy \u00fatil para lanzar pruebas flexibilizando las condiciones estrictas y as\u00ed saber cu\u00e1les impiden las soluciones.<\/p>\n\n\n\n Existen otras estrategias de depuraci\u00f3n, c\u00f3mo intentar asignar directamente desde el editor las sesiones que no se han podido encajar para ver qu\u00e9 mensajes aparecen o comprobar en el resultado incompleto d\u00f3nde quedan los huecos en el horario de los grupos, por si el problema es alguna reuni\u00f3n o la existencia de un exceso de posiciones prohibidas a los profesores, coincidentes a la misma hora.<\/p>\n\n\n\n No queremos dejar de afirmar que la labor de hacer los horarios acad\u00e9micos es lo suficientemente compleja como para que, adem\u00e1s de contar con las mejores herramientas, sea necesaria la pericia de quien las use. No deje de pedirnos toda la ayuda que necesite. En todo caso, el m\u00e9rito de hacer los mejores horarios siempre ser\u00e1 el suyo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Podemos afirmar felizmente que disponemos de un motor capaz de encontrar de forma eficaz los horarios m\u00e1s exigentes. Pero como saben ustedes, para optimizar los horarios primero es necesario encontrar resultados completos. Desgraciadamente, al trabajar con la planificaci\u00f3n del horario habr\u00e1n experimentado que se introducen condiciones imposibles de cumplir. Ahora quiz\u00e1 la cuesti\u00f3n m\u00e1s controvertida … <\/p>\n