Durante la COVID-19, la Escuela de Negocios de Columbia quería que algunos estudiantes estuvieran físicamente presentes mientras sus compañeros se conectaban en línea. Una asignación ingenua curso por curso podría dejar a un estudiante en línea para una clase en medio de un día que, por lo demás, era presencial.
La escuela modeló la asistencia híbrida como un problema de programación entera mixta. Una formulación minimizaba esos casos excesivos en línea para inscripciones individualizadas; otra distribuía la asistencia de los equipos a lo largo del trimestre mientras maximizaba la interacción entre equipos.
El sistema programó a más de 2500 estudiantes en la programación a nivel de estudiante y a unos 790 estudiantes en la programación a nivel de equipo desde el otoño de 2020 hasta el verano de 2021.
Programar la asistencia por día, no por curso
La experiencia del estudiante dependía del día completo, no de capacidades aisladas de las aulas.
Una MIP podía codificar conjuntamente el distanciamiento, las inscripciones, las estructuras de equipo y los objetivos de equilibrio.
Formulaciones separadas se ajustaron a los dos modos operativos reales en lugar de generalizar en exceso un solo modelo.
La solución se desplegó a lo largo de varios trimestres bajo restricciones pandémicas cambiantes.
Cuando la capacidad cambia según el aula y el día, la equidad mejora si la unidad de planificación es el día completo de la persona, no una sola sección de clase.
El sistema de programación entera mixta funcionó durante los trimestres de otoño de 2020, primavera de 2021 y verano de 2021. Proporcionó a la escuela una forma repetible de asignar la escasa capacidad presencial mientras mantenía explícitas las excepciones en línea.
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Las fuentes
- Hybrid Scheduling with Mixed-Integer Programming at Columbia Business School INFORMS Journal on Applied Analytics via IDEAS/RePEc · ideas.repec.org