Ideas clave
- Las restricciones blandas son objetivos con costes de penalización, nunca garantías.
- El solver minimiza la penalización total, así que los pesos deciden qué preferencia pierde un conflicto.
- Pesos iguales en todo equivale a no tener ninguna prioridad.
- Algunos solvers tratan las reglas blandas como duras y las relajan al atascarse; sepa qué hace el suyo.
El modelo de penalización
Cada infracción blanda tiene un coste, y el solver minimiza el total. Esa única frase explica la mayor parte del comportamiento del solver que parece misterioso: una preferencia se infringió porque respetarla costaba más en otro sitio.
También explica por qué las restricciones blandas son objetivos y no garantías. Lo que hay que revisar en el resultado no es si existen infracciones, sino si las infracciones que existen son las baratas.
El conjunto blando estándar
Se repiten en todas las escuelas; los pesos difieren según la política.
- Distribuir las lecciones de una materia a lo largo de la semana
- Materias troncales en los periodos de la mañana
- Minimizar los huecos y periodos muertos de los docentes
- Limitar los periodos lectivos consecutivos y los totales diarios
- Mantener compactos los días de los docentes
- Evitar materias concretas en el último periodo
Ajustar los pesos sin perseguir el ruido
Ajuste primero a la política, después a la evidencia.
- Escriba qué preferencias sitúa la escuela por encima de cuáles; ese orden es la política.
- Fije los pesos según ese orden, con distancias reales entre niveles.
- Ejecute y revise después las infracciones por coste: ¿están intactas las preferencias caras?
- Ajuste un peso por iteración; los cambios en paralelo ocultan la causalidad.
- Pare cuando las infracciones restantes sean las que la escuela acepta, y registre esa aceptación.
- Reajuste cuando cambie la política, no cuando llegue una queja ruidosa.
Cómo hacerlo en Smootables: seis pesos de 0 a 200
Solver Settings
Adjust how the timetable solver prioritizes different constraints. Each weight can be set between 0 and 200.
Student Gaps
Minimize idle time between lessons for students. Higher = fewer gaps.
0Teacher Gaps
Minimize idle time between lessons for teachers. Higher = fewer gaps.
120Student Daily Balance
Spread student lessons evenly across days. Higher = more balanced.
100Los Ajustes del motor contienen seis preferencias ponderadas: Huecos de estudiantes, Huecos de docentes, Equilibrio diario de estudiantes, Equilibrio diario de docentes, Distribución de materias y Preferencia matinal. Cada una va de 0 a 200, un peso de 0 desactiva la restricción, y la guía integrada interpreta 50 como prioridad baja, 100 como media y 200 como alta. Por defecto solo Preferencia matinal está activada; las otras cinco empiezan en 0, así que una preferencia de equilibrio o de huecos solo cuenta cuando usted la pondera.
Los pesos dirigen la segunda fase del solver: primero se satisfacen las restricciones duras y después se optimizan las preferencias blandas. Los deseos a nivel de colocación (días concretos de la semana, mañana o tarde, todas las lecciones en el mismo día) se fijan por colocación en Preferencias de horario, no para toda la escuela.
Penalizaciones iguales, resultados ilegibles
Cuando todas las preferencias tienen el mismo peso, el solver sigue intercambiando, pero los intercambios dejan de significar algo. La revisión se convierte en arqueología: nadie puede decir si una preferencia infringida perdió limpiamente o nunca estuvo realmente jerarquizada.
La práctica documentada señala un patrón más: algunos solvers tratan las restricciones blandas como duras y solo las relajan al atascarse. Sepa qué comportamiento tiene su herramienta antes de interpretar su salida. Cómo recaen los huecos y el equilibrio sobre docentes concretos se trata en distribución justa; el recorrido en receta para el peso de huecos es minimizar los huecos de los docentes, y para la distribución es distribuir las lecciones a lo largo de la semana.
Preguntas de planificadores sobre restricciones blandas
¿Por qué el solver ignoró una preferencia que configuramos?
No la ignoró; le puso precio. Alguna otra combinación de preferencias costaba menos de satisfacer. Si la preferencia debe ganar esos intercambios, suba su peso. Si debe ganar siempre, quizá pertenezca al conjunto duro.
¿Cada preferencia debería tener un peso?
Solo las que la escuela sostiene de verdad. Una preferencia que nadie defiende sigue alejando al solver de cuadrículas que alguien podría haber preferido. Menos pesos, y deliberados, hacen los resultados más fáciles de explicar.
¿Qué preferencias ganan cuando docentes y estudiantes entran en conflicto?
Las que digan los pesos. La minimización de huecos docentes y el equilibrio diario de los estudiantes pueden tirar en direcciones opuestas, y la proporción entre pesos decide el intercambio. Es una decisión de política que conviene tomar abiertamente, no un valor por defecto del solver que descubrir más tarde.