Generador de speed networking
- Asistencia parcialDefine qué participantes asisten a cada sesión en lugar de asumir que todos están presentes en todas las rondas.
- Capacidades por grupo y sesiónAsigna capacidad propia a cada grupo y cámbiala por sesión cuando varíen salas, mesas o facilitadores.
- Reglas por sesiónAplica reglas de unir, separar, fijar, repetir o equilibrar solo en las sesiones donde importan.
- Restricciones flexibles ponderadasAñade preferencias que pueden romperse si hace falta y ajusta su peso frente a otros objetivos.
- Objetivos de encuentros por parejaDefine cuántas veces deberían encontrarse pares concretos, con objetivos exactos, mínimos o máximos.
- Ajuste avanzado de restriccionesAjusta límites de repetición, modos de equilibrio por atributo, penalizaciones y otros detalles de restricciones.
- Ajustes del solverConfigura límites de ejecución, semillas deterministas, familia de solver y otros ajustes de optimización.
- Análisis de resultadosRevisa desglose de puntuación, cumplimiento de restricciones, penalizaciones y resultados guardados con más detalle.
Usos de un generador de speed networking
Planifica rondas rotativas donde las personas hagan más contactos nuevos y se reduzcan encuentros repetidos.
Eventos profesionales de networking
Crea rondas para meetups, comunidades y mixers profesionales donde cada invitado conozca varios contactos.
Rompehielos de conferencias
Asigna asistentes a grupos breves de conversación antes de charlas, paneles o sesiones paralelas.
Presentaciones en talleres
Rota participantes por rondas rápidas para calentar la sala antes del trabajo colaborativo.
Dinámicas de equipo
Ayuda a compañeros a conocer personas fuera de su círculo habitual con varias rondas y menos repeticiones.
Presentaciones de estudiantes
Crea rondas sencillas de bienvenida para clases, orientación, clubes o inicios de proyecto.
Rotación de mesas
Planifica rotaciones de varias mesas y usa reglas avanzadas cuando anfitriones, facilitadores o VIP necesiten ubicaciones fijas.
Preguntas frecuentes
Uso de GroupMixer
Pega tus nombres (uno por línea) en el cuadro de texto, define el número de grupos o de personas por grupo y haz clic en "Generar grupos". Tus grupos aparecen al instante.
Privacidad, acceso y límites
Sí. GroupMixer es completamente gratuito. Si te resulta útil y quieres apoyar el desarrollo, puedes donar a través de GitHub Sponsors. Donar en GitHub Sponsors.
No. GroupMixer no tiene límites de uso.
No. No necesitas una cuenta ni registrarte. Pega los nombres, ajusta la configuración y genera grupos de inmediato.
En tu navegador, en este dispositivo. Tu lista de participantes y todos los demás datos que introduzcas permanecen en tu dispositivo mientras trabajas.
Sí. Después de que la página se haya cargado, puedes seguir usando GroupMixer sin conexión en tu navegador.
Controles y configuración avanzada
Sí. Abre las opciones avanzadas para añadir reglas Keep Together y Keep Apart, varias sesiones y equilibrio de atributos.
Sí. Añade atributos como rol, habilidad, género o departamento a tus participantes y luego elige qué atributo equilibrar entre los grupos.
Sí. Usa Pinned people en las opciones avanzadas para fijar personas concretas a un grupo específico en todas las sesiones. Es útil para líderes, presentadores o cualquier persona que deba permanecer en un grupo conocido.
Sí. Define el número de sesiones y activa "Avoid repeat pairings" para reducir las repeticiones entre rondas.
Sí. Usa el editor de escenarios para asistencia parcial. Puedes definir qué participantes asisten a cada sesión antes de generar el calendario.
Sí. Usa el editor de escenarios para establecer capacidades de grupo personalizadas, incluidas capacidades distintas para diferentes grupos o sesiones.
Sí. Usa Group Visits en el editor de escenarios para establecer recuentos exactos, mínimos o máximos de visitas para personas seleccionadas y grupos seleccionados a lo largo de sesiones seleccionadas. Es útil para rotaciones por estaciones, exposición a tareas y límites de visitas.
Usa el editor de escenarios para controles que esta página no expone, como asistencia parcial, capacidades personalizadas por grupo y sesión, reglas específicas de sesión, preferencias ponderadas, Pair Encounters, Group Visits, ajuste avanzado, configuración del solver, resultados anteriores y análisis de resultados.
Algoritmo automático
GroupMixer usa una canalización de optimización híbrida. Compila el escenario en una representación indexada densa, construye un calendario inicial factible de alta calidad y luego ejecuta un optimizador de búsqueda local con previsualizaciones de movimientos que preservan la puntuación, aceptación record-to-record, selección adaptativa de familias de movimientos, diversificación y parada escalada según el tiempo de ejecución. Explora el mapa de arquitectura del solver Auto.
El solver minimiza una puntuación ponderada. Los términos principales son penalizaciones por encuentros repetidos, penalizaciones por equilibrio de atributos, penalizaciones ponderadas por restricciones blandas y una recompensa por contactos únicos. Cuanto más baja, mejor: las repeticiones y las infracciones de restricciones aumentan la puntuación, mientras que los nuevos emparejamientos únicos la reducen.
GroupMixer no empieza con una agrupación puramente aleatoria. Primero intenta usar un constructor acotado guiado por el escenario de restricciones o por un oráculo. Ese constructor crea un andamiaje válido para las restricciones duras, usa estructura pura de Social Golfer cuando ayuda a reducir repeticiones, proyecta esa estructura de vuelta al escenario real y valida el resultado antes de que comience la búsqueda.
El motor de búsqueda densa propone repetidamente cambios locales al calendario actual. Cada cambio candidato se previsualiza contra el modelo de puntuación antes de que el optimizador decida si conservarlo, de modo que la búsqueda pueda mejorar el calendario mientras preserva la validez de las restricciones duras.
Búsqueda y reducción de repeticiones
Sí. La búsqueda principal es un optimizador de estilo búsqueda local iterada con comportamiento record-to-record o threshold accepting: se aceptan los movimientos que mejoran, y al principio pueden aceptarse movimientos acotados que no mejoran para que la búsqueda pueda salir de óptimos locales. GroupMixer también usa selección adaptativa de vecindarios, ráfagas de diversificación y mecanismos inspirados en tabu en rutas especializadas de minimización de repeticiones. No es una sola metaheurística de libro; combina varias ideas de búsqueda alrededor del modelo de puntuación de asignación de grupos.
La reducción de repeticiones comienza antes de la búsqueda local. GroupMixer intenta construir un patrón de contactos sólido de estilo Social Golfer, usando estructuras exactas o casi exactas sin repeticiones cuando encajan con el escenario. Después, la búsqueda densa lleva el recuento de contactos por pareja, recompensa los contactos por primera vez, penaliza el exceso de repeticiones y mejora el calendario sin romper los requisitos.
Restricciones y optimalidad
Los requisitos como asistencia, capacidad, Fixed Placements, Keep Together y Keep Apart se hacen cumplir durante la construcción del calendario y se validan antes de la búsqueda. Las preferencias como Repeat Limit, Balance Attributes, Attribute Totals, Prefer Together, Prefer Apart, Pair Encounters y Group Visits se representan como penalizaciones u objetivos ponderados, de modo que pueden compensarse entre sí cuando el escenario está sobrerrestringido.
Los requisitos son reglas que GroupMixer debe satisfacer para devolver un calendario. Incluyen asistencia, capacidad de grupo, Fixed Placements, Keep Together y Keep Apart. Las preferencias son objetivos puntuados: infringirlas está permitido, pero aumenta la puntuación. Incluyen Repeat Limit, Balance Attributes, Attribute Totals, Prefer Together, Prefer Apart, Pair Encounters, Group Visits y el objetivo de contactos únicos.
Si GroupMixer encuentra una puntuación de 0, eso indica optimalidad para el modelo de puntuación activo: no quedan infracciones puntuadas ni penalizaciones por repetición que mejorar. Sin embargo, en muchos escenarios con restricciones, el óptimo real puede ser mayor que 0 porque los requisitos entran en conflicto o el diseño es matemáticamente imposible. GroupMixer no está diseñado para demostrar que una puntuación positiva sea globalmente óptima, y para muchos escenarios complejos esa demostración es completamente inviable en la práctica.
No. Los requisitos se tratan como reglas de factibilidad, no como sugerencias. GroupMixer primero intenta constructores orientados a la calidad; si no pueden construir un calendario, puede recurrir a un constructor de factibilidad basado en SAT. Si el solver SAT demuestra que los requisitos son insatisfacibles, GroupMixer falla en lugar de relajarlos. Si se encuentra un calendario satisfactorio, GroupMixer lo usa como punto de partida y continúa optimizando preferencias y otros objetivos de calidad.
Benchmarks y mejores resultados
En la mayoría de los casos, probablemente no. Las herramientas generales de optimización como OR-Tools pueden modelar partes de este problema, pero para la mayoría de los escenarios prácticos es extremadamente difícil obtener mejores calendarios que GroupMixer usando solo un solver genérico. GroupMixer combina búsqueda con heurísticas de construcción específicas del problema que una búsqueda de restricciones genérica no redescubrirá de forma barata: calendarios de parejas round-robin, sistemas triples de Kirkman y casi Kirkman, construcciones de planos afines sobre cuerpos finitos y diseños transversales, construcciones MOLS y MOLR, RTD de matrices de cuasi-diferencias, BIBD resolubles, bancos propios de arranque Social Golfer, bancos de calendarios publicados y lifting recursivo. Superar a GroupMixer normalmente requiere otro algoritmo combinado, no solo un modelo genérico.
Infórmanos a través de la página de solicitud de funciones. Incluye la forma del escenario, el resultado de GroupMixer, el calendario mejor y cómo lo puntuaste. Los casos en los que otro método supera a GroupMixer son especialmente útiles porque pueden convertirse en pruebas de regresión o casos de benchmark para mejorar el solver. Enviar una solicitud de función.
La búsqueda usa exploración aleatorizada salvo que se proporcione una semilla determinista. Por tanto, distintas ejecuciones pueden encontrar calendarios de alta calidad diferentes con la misma puntuación o puntuaciones similares. En el editor de escenarios, los usuarios avanzados pueden definir una semilla cuando la reproducibilidad importa.