En este trabajo se presenta un algoritmo genético para la resolución de problemas de programación por metas entera. Este tipo de problemas exhiben en general un gran número de dificultades para su resolución utilizando algoritmos tradicionales de programación entera, siendo en la mayoría de los casos demasiado costosos computacionalmente para afrontarlos con garantías. Sin embargo, se muestra cómo los algoritmos genéticos permiten solucionarlos de modo eficiente con un costo computacional reducido. Se ejemplifica esto mediante una aplicación a la economía de la educación.
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Ponencia:
Programación de operadores usando teoría de colas y modelos matemáticos de programación
Infografía:
Guía Técnica: Pronósticos
Tesis:
Modelo matemático de tipo valor medio de un motor de combustión interna y estimación de estados usando técnicas bayesianas
Artículo:
El procedimiento para calcular el valor agregado : una aplicación en la industria de fusibles de media tensión
Artículo:
Un Algoritmo evolutivo híbrido para el problema de programación del taller de flujo permutado con restricciones de turno
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
Estudio sobre la migración global de materiales plásticos de empaque usados en la industria de alimentos
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Guía:
Manual de operaciones de destilación