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dc.date.accessioned 2025-03-13T15:05:35Z
dc.date.available 2025-03-13T15:05:35Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177356
dc.description.abstract El competitivo mercado actual exige que las empresas sean más flexibles, innovadoras y receptivas a las necesidades de sus clientes. La disponibilidad de abundante información, con la ayuda de los optimizadores, permitirá a los directivos tomar las decisiones adecuadas y oportunas con el objeto de reaccionar ágilmente en función de sus objetivos organizacionales. Con la finalidad de ampliar el alcance de las estrategias evolutivas explotándolas en este complejo contexto, la meta perseguida es optimizar procedimientos de análisis empresarial para el sector apícola con el fin de aumentar su nivel de competitividad. Más específicamente, el objetivo a largo plazo es sustentar estrategias comerciales para el sector apícola mediante un software especializado en la toma de decisiones gerenciales basado en el procesamiento de información con métodos de Inteligencia Artificial. Con el propósito de aplicarla en este contexto, estamos trabajando en el diseño e implementación de una nueva herramienta computacional de optimización predictiva basada en un Algoritmo Genético Codificado Real (RCGA). La función de fitness emplea métricas KPI (Key Performance Indicators) representativas que indican cómo la empresa progresa hacia sus objetivos principales. es
dc.format.extent 394-397 es
dc.language es es
dc.subject Planificación es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Algoritmos Genéticos es
dc.subject Apicultura es
dc.subject Optimización es
dc.title Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/18015 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Cesca, Martina L. es
sedici.creator.person Rodriguez, Diego A. es
sedici.creator.person Brignole, Nélida B. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-08
sedici.relation.event Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)