Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola

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 r...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cesca, Martina L., Rodriguez, Diego A., Brignole, Nélida B.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177356
Aporte de:
id I19-R120-10915-177356
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1773562025-05-08T17:41:52Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177356 Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola Cesca, Martina L. Rodriguez, Diego A. Brignole, Nélida B. 2024-08 2024 2025-03-13T15:05:35Z es Ciencias Informáticas Planificación Inteligencia artificial Algoritmos Genéticos Apicultura Optimización 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. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 394-397
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Planificación
Inteligencia artificial
Algoritmos Genéticos
Apicultura
Optimización
spellingShingle Ciencias Informáticas
Planificación
Inteligencia artificial
Algoritmos Genéticos
Apicultura
Optimización
Cesca, Martina L.
Rodriguez, Diego A.
Brignole, Nélida B.
Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
topic_facet Ciencias Informáticas
Planificación
Inteligencia artificial
Algoritmos Genéticos
Apicultura
Optimización
description 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.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Cesca, Martina L.
Rodriguez, Diego A.
Brignole, Nélida B.
author_facet Cesca, Martina L.
Rodriguez, Diego A.
Brignole, Nélida B.
author_sort Cesca, Martina L.
title Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
title_short Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
title_full Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
title_fullStr Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
title_full_unstemmed Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
title_sort desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola
publishDate 2024
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177356
work_keys_str_mv AT cescamartinal desarrollodeunalgoritmogeneticopredictivoparaplaneamientoempresarialdelsectorapicola
AT rodriguezdiegoa desarrollodeunalgoritmogeneticopredictivoparaplaneamientoempresarialdelsectorapicola
AT brignolenelidab desarrollodeunalgoritmogeneticopredictivoparaplaneamientoempresarialdelsectorapicola
_version_ 1847925360000237568