Modelo de programación entera binaria para mejorar la eficiencia de la asignación de Programas-Aulas del PAD - Escuela de Dirección de la Universidad de Piura, Perú

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Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Universidad del Perú. Decana de América

Facultad de Ingeniería Industrial

“Modelo de programación entera binaria para mejorar la eficiencia de la asignación de Programas-Aulas del PAD - Escuela de Dirección de la Universidad de Piura, Perú”

CURSO

Ingeniería de Materiales

 AUTORES

ANTIGUA ALEJANDRO, Bladimir Alexandro – 18170142

TRUJILLO CASTRO, Franco Tomas – 18170061

VASQUEZ ALVARADO, José Anibal – 18170222

DOCENTE

Ing. ORTIZ PORRAS, Jorge Enrique

Lima, Perú

2020

DEDICATORIA

A nuestros padres por el apoyo en cada etapa de nuestras vidas. A nuestros compañeros y amigos, siendo ellos la familia que escogimos, por los momentos inolvidables de risa y goce.

A los jóvenes que salieron a defender los derechos de todos los peruanos cuando el país se asomaba a un futuro incierto.

AGRADECIMIENTO

A nuestra casa de estudio, San Marcos, por dotarnos del orgullo de pertenecer a una gran institución. Por ofrecernos conocimientos y valores como futuros profesionales y personas.

A nuestros guías, tutores y profesores, que fueron parte de nuestra evolución como alumnos por sus enseñanzas y consejos.

ÍNDICE

RESUMEN        10

I.        INTRODUCCIÓN        11

1.1.        Situación Problemática        11

1.2.        Formulación del Problema        12

1.2.1.        Problema General        12

1.2.2.        Problemas Específicos        12

1.3.        Justificación de la Investigación        12

1.4.        Objetivos de la Investigación        13

1.4.1.        Objetivo General        13

1.4.2.        Objetivos Específicos        13

II.        MARCO TEÓRICO        15

2.1 Antecedentes de la investigación        15

2.2 Bases teóricas        16

2.2.1 Programación entera        17

2.2.2 Programación binaria        18

2.3 Definición de términos        18

III.        HIPÓTESIS Y VARIABLES        20

3.1. Hipótesis general        20

3.2. Hipótesis específicas        20

3.3. Identificación de variables        20

3.4. Operacionalización de variables        22

3.5. Matriz de consistencia        23

IV. METODOLOGÍA        25

4.1 Tipo y Diseño de Investigación        25

4.2 Unidad de análisis        25

4.3 Población de estudio        25

4.4 Tamaño de muestra        26

4.5 Selección de muestra        26

4.6 Técnicas de recolección de Datos        26

4.7 Análisis e interpretación de la información        26

4.7.1. Modelo de Programación Lineal para la Asignación Programa-Aula        27

4.7.2. Técnicas y herramientas para la prueba de hipótesis        31

V. RESULTADOS Y DISCUSIÓN        32

5.1 Análisis, interpretación y discusión de Resultados        32

5.1.3.        Resultados de la asignación del mes de octubre        36

5.2.        Pruebas de Hipótesis        38

5.2.1.        Prueba de Hipótesis para el mes de enero.        38

5.2.2.        Prueba de Hipótesis para el mes de abril.        41

5.3.        Presentación de Resultados        45

VI. IMPACTOS        47

6.1.        Propuesta para la solución del problema        47

CONCLUSIONES        50

RECOMENDACIONES        51

VII. PRESUPUESTO        52

VIII. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES        53

IX. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS        54

X. ANEXOS        57

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1.Variables de Investigación de las hipótesis específicas.        21

Tabla 2.Operacionalización de variables.        22

Tabla 3. Matriz de consistencia.        23

Tabla 4. Programación de enero, abril y octubre del 2019.        27

Tabla 5. Presupuesto del proyecto de investigación.        52

Tabla 6. Asignación original Programa-Aula del 2019.        57

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