Busque entre los 171448 recursos disponibles en el repositorio
Mostrar el registro sencillo del ítem
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 |