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dc.date.accessioned 2012-10-10T15:58:06Z
dc.date.available 2012-10-10T15:58:06Z
dc.date.issued 1999
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/22229
dc.description.abstract En el presente trabajo se pretende aplicar una alternativa derivada de la Inteligencia Artificial que son los Algoritmos Genéticos excelente metodología de exploración y explotación de grandes espacios de búsquedas. En éste caso concreto se los· utilizará como optimizadores, característica que los destaca sobre otras estrategias de optimización.- Se pretende minimizar la diferencia entre puntas de cuatro máquinas inyectoras de suelas en una fábrica de zapatillas, tarea ésta, que al momento, se realiza a mano apoyado en tablas históricas y el presente trabajo ha permitido encontrar respuestas óptimas en mucho menos tiempo. Para la aplicación se utiliza una herramienta disponible en Internet desde la cual se manipulan los algoritmos en sí, en cuanto a estrategias de selección, transposición, mutación y de terminación; a lo que debe adicionarse una correcta elección de la representación y función de aptitud. es
dc.format.extent 9 p. es
dc.language es es
dc.title Balanceo óptimo de la carga de artículos en máquinas inyectoras monocolor, usando Algoritmos Genéticos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Klenzi, Raúl O. es
sedici.creator.person Fernández, Gustavo es
sedici.description.note Eje: Redes y sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.keyword máquinas inyectoras monocolor es
sedici.subject.keyword Algoritmos Genéticos es
sedici.subject.keyword carga de artículos es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 1999-05 es
sedici.relation.event I Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Algorithms es
sedici.subject.acmcss98 ARTIFICIAL INTELLIGENCE es


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Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)