Documentación / Histórico
Histórico: la tesis (2026)
Programación genética en la planificación de temporadas de béisbol. Problema de viabilidad y optimización. Tesis de Ingeniería en Computación, ITAM. Asesor: Dr. Andrés Gómez de Silva Garza. Aprobada el 23 de julio de 2026.
El problema
La MLB programa 2,430 juegos para 30 equipos en unos 180 días. Cada equipo viaja entre ciudades, y la distancia cambia mucho de un equipo a otro. En 2016, Seattle viajó 76,683 km y los Cubs de Chicago viajaron 39,015 km.
Encontrar el calendario con la menor distancia total se conoce como el Problema de Transportación de Torneo (PTT). Es un problema NP-duro: el número de calendarios posibles crece tan rápido que no se pueden revisar todos.
El método
La programación genética (PG), propuesta por John Koza en 1992, imita la evolución. Crea una población de soluciones, se queda con las mejores y las combina y modifica para formar una nueva generación.
- Representación: cada calendario es un árbol. Sus nodos son operaciones como
crear_juego(fecha, equipo local, equipo visitante) yobtener_calendario, que une dos listas de juegos. - Viabilidad (C1): cada equipo debe jugar exactamente el número de juegos que pide el torneo. Un valor de 0 significa que el calendario es válido.
- Distancia (C2): la suma de los traslados, calculada con la fórmula de haversine sobre las coordenadas de cada estadio.
- Software: tres módulos (planificador, calculadora y programa genético) con la biblioteca DEAP, separados de una aplicación web en Django.
Los resultados
Prueba con 30 equipos, 163 juegos por equipo, series de 5 juegos y 20 generaciones.
| Método | Prob. de cruce | Prob. de mutación | Viabilidad (C1) | Distancia total (C2) | Tiempo |
|---|---|---|---|---|---|
| Búsqueda aleatoria | 0.0 | 0.0 | 0 (válido) | 2,663,470.70 km menor distancia | 200.25 s |
| Programación genética | 0.8 | 0.2 | 0 (válido) | 3,182,738.33 km | 3,337.81 s |
El hallazgo principal
La programación genética no superó a la búsqueda aleatoria. Dio una distancia 19.5% mayor y tardó casi 17 veces más. El mejor calendario siempre salió de la generación inicial, que es aleatoria.
La tesis identificó estas causas:
- Los operadores genéricos de cruce y mutación cambian nodos sin conocer el problema. Casi siempre producen calendarios inválidos.
- La función de aptitud le da mucho más peso a la viabilidad que a la distancia. Un hijo inválido pierde siempre contra un padre válido.
- El algoritmo convergió pronto en un óptimo local y conservó solo las soluciones iniciales.
Un resultado negativo también es un resultado. Muestra que la representación y los operadores importan tanto como el algoritmo.
Trabajo futuro
La tesis propuso operadores contextuales: en lugar de cambiar nodos al azar, intercambiar series o bloques completos que mantengan el calendario válido. También mencionó la computación cuántica para explorar muchas configuraciones a la vez.
Cronología
- · Versión pre-oficial del documento de la tesis.
- · Defensa en la Ciudad de México. Tesis aprobada.
Materiales y cita
- Documento de la tesis, versión pre-oficial (PDF, 4.8 MB, en español)
- Presentación de la defensa (PDF, 2.9 MB, en español)
Cita en formato APA:
Brenes Valencia, L. P. (2026). Programación genética en la planificación de temporadas de béisbol (Tesis de Ingeniería en Computación). Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), Ciudad de México, México.