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Guía y Rúbrica de Evaluación
Primer Previo
Fecha
INFORMACIÓN GENERAL
Información del Curso Programa Académico: Ingeniería de Sistemas Asignatura: ANÁLISIS DE ALGORITMOS Docente: Alexander Guerrero Avendaño Información del Estudiante Estudiante (s): Juan Jose Gomez Duran Código (s): 191853 Nota:
Estrategia de Evaluación desarrollada:
(Marque con una X las Estrategias contempladas para la actividad de evaluación o
registre la propuesta por el docente)
Examen Trabajo en equipo Exposición Laboratorio Extensión Revisión documental Ensayo Proyecto Análisis casos de estudio Artículo Informe X Pitch Taller Mapas mentales y conceptuales Modelado de negocio Tarea Univirtual Aprendizaje basado en problemas Simulaciones
Si su elección fue otra, describa a continuación la Estrategia de Evaluación propuesta:
Nombre:
Descripción:
Información Rúbrica de Evaluación Resultados de Aprendizaje:
Competencia asociada al perfil de egreso Resultado de Aprendizaje del Programa Ítems relacionado s a la evaluación de los RA Criterio de Evaluación (RA de asignatura) Porcentaje del avance de la evaluación
PE01: Elabora
propuestas de
diseño de
sistemas desde la
interacción entre
personas,
procesos y
tecnología.
RAP1: Identificar,
formular y resolver
problemas
complejos de
ingeniería aplicando
principios de
ingeniería, ciencias
y matemáticas.
1, 2, 3 y 4 RA2: Compara órdenes de complejidad y el coste temporal en algoritmos de búsqueda y ordenamiento mediante la utilización de
Documento FORMATO GUÌA Y RÙBIRCA DE EVALUACIÒN Código Fecha Revisión Dependencia SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA Aprobado Pág. PE05: Organiza equipos de trabajo a partir de la asignación de roles y responsabilidades , para el fortalecimiento de los procesos organizacionales.
RAP5: Capacidad
de funcionar
eficazmente en un
equipo cuyos
miembros en
conjunto
proporcionan
liderazgo, crean un
entorno colaborativo
e inclusivo,
establecen metas,
planifican tareas y
cumplen objetivos.
casos de estudio.
(El porcentaje representa el valor sobre el valor total del ítem a evaluar de acuerdo a los
niveles de desempeño contemplados en el Acuerdo 022 del 27 de mayo de 2021)
Ejemplo: En una Escala de 0 a 5 los niveles corresponden a Inferior: 0-2.9. Bajo: 3.0-
3.4, Medio; 3.5-3.9. Alto: 4.0-4.5 y Superior 4.5 a 5
Indicadores
Criterio de evaluación Nivel Inferior 0≤58% Nivel Bajo 59%≤70% Nivel Medio 71%≤82% Nivel Alto 83%≤92% Nivel Superior 93%≤100% Compara órdenes de complejidad y el coste temporal en algoritmos de búsqueda y ordenamiento mediante la utilización de casos de estudio El estudiante tiene dificultad para comparar órdenes de complejidad y coste temporal en algoritmos de ordenamiento , problemas para analizar y presentar resultados de algoritmos mediante un caso de estudio. El estudiante no identifica correctament e la eficiencia de ejecución del algoritmo, presenta algunas fallas de redacción y para comparar y comunicar la complejidad y coste temporal del algoritmo de ordenamiento . El estudiante presenta algunas fallas para analizar, comparar, identificar la eficiencia de ejecución y comunicar la complejidad y coste temporal del algoritmo de ordenamien to. El estudiante presenta mínimas fallas para analizar, comparar, identificar la eficiencia de ejecución y comunicar la complejidad y coste temporal del algoritmo de ordenamien to. El estudiante analiza, compara y comunica muy bien la complejidad y coste temporal del algoritmo de ordenamiento , identifica correctament e la eficiencia de ejecución en cada caso.
Rubrica de Evaluación General:
(La siguiente tabla debe diligenciarse, en caso de que algún(os) de la actividad no
cuentan como criterios para la evaluación Resultado de Aprendizaje de Programa, es
decir si en la tabla anterior se manejó una escala diferente a la de 0-5)
Nota: Si el docente no la va a utilizar, no la borre, déjela en blanco
Indicadores de Desempeño Criterio de evaluación Nivel Inferior 0≥58% Nivel Bajo 59%≥70% Nivel Medio 71%≥82% Nivel Alto 83%≥92% Nivel Superior 93%≥100% Redactado por el docente.
Observaciones Generales:
Fecha de entrega : Septiembre 28 de 2022 8:00am en el horario de clase.
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Comb sort, también de peine o de cardado, es un algoritmo de ordenación que
mejora el algoritmo de burbuja. Utiliza la misma acción que shellsort para
aumentar la brecha entre las comparaciones e intercambios. La mayoría de sus
implementaciones usa 1,3, que es el espacio de trabajo (distancia entre elementos)
que comienza con un tamaño grande y se va reduciendo en cada interacción, en ese
factor, hasta alcanzar el valor 1. Estos valores han estado durante mucho tiempo en
controversia, pero la realidad es la que es y en estos momentos el algoritmo esta
por detrás de otros en rendimiento.
Muchas publicaciones indican que fue Wlodzimierz Dobosiewicz quien lo
desarrollo en 1980, pero Donald E. Knuth y Robert W. Floyd quienes lo
propusieron en “The Art of Computer programming, Vol3” de 1973 como una
variante de shellsort. Otra fecha de autoría es la de 1994 de Stephen Lacey y
Richard Box.
Factor de encogimiento
El factor de encogimiento tiene un gran efecto en la eficiencia del algoritmo comb
sort. En el artículo original, los autores sugirieron 1,3 después de probar algunas
listas aleatorias y encontrarlo generalmente el más efectivo. Un valor muy pequeño
reduce la velocidad del algoritmo porque se deben hacer más comparaciones,
mientras que un valor demasiado grande puede que no elimine suficientes tortugas
para que sea práctico.
El texto describe una mejora del algoritmo comb sort usando el valor base como
factor de encogimiento. También contiene una implementación en pseudocódigo
con unas tablas de espacios predefinidos.
el texto completo del funcionamiento del algoritmo se encuentra en el documento adjunto denominado “ANALISIS DE ALGORITMO JUAN NOSE GOMEZ DURA 191853 “. Observaciones Este espacio es solo para el docente Nota
2. Elabore un seudocódigo del funcionamiento del algoritmo asignado
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3. Codifique en cualquier lenguaje de programación el algoritmo asignado sin
usar funciones ni objetos
'; for ($f= 0 ; $f < $fil; $f++) { $rtv = $rtv. '
'; Documento FORMATO GUÌA Y RÙBIRCA DE EVALUACIÒN Código Fecha Revisión Dependencia SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA Aprobado Pág.
La complejidad de tiempo de caso promedio del algoritmo es Ω (N 2 /2 p), donde p es el
número de incrementos. La complejidad del peor caso de este algoritmo es O(n 2) y la
complejidad del mejor caso es O (nlogn).
Observaciones Este espacio es solo para el docente Nota
