Optimización del barrido y recolección de hojas en la ciudad argentina de Trenque Lauquen. Este trabajo reporta la aplicación de técnicas de programación matemática a la programación de competencias de fútbol masculino juvenil argentino.
Descripci´ on del problema
El Apertura de cada categoría se jugó con este formato de agosto a noviembre de 2018, mientras que el Clausura (jugado de marzo a junio de 2019) tuvo el mismo formato con las sedes invertidas. El objetivo principal del trabajo actual era entonces armar torneos donde se equipararan las distancias recorridas a lo largo de cada torneo entre las divisiones mayores y menores de cada equipo, y equilibrar los kilómetros recorridos por cada equipo desde una misma zona geográfica. afica en cada campeonato, añadido para cumplir con una serie de restricciones impuestas por los organizadores.
Enfoque de resoluci´ on
Además, colocamos los equipos de tal forma que las filas/columnas impares muestren las distancias de los equipos de la zona A al resto, y las filas/columnas pares las de los equipos de la zona B. Entre las restricciones que sufren algunas Los cambios pueden incluir los de los clubes y los propios de la SAF, los cuales básicamente han sido reformulados en función de las necesidades de los equipos en este ámbito.
Modelos de programaci´ on entera
Siwik = 1, entonces la restricción (2) garantiza que el equipo no pueda jugar en casa o en la fechakni en lak+ 1. Sabemos que solo debe jugar en la fecha 7 (que la SAF ha elegido como fecha de partidos clásicos), y para igualarlo al resto de equipos reales, las restricciones (11) y (12) requieren que estén 7 fuera. y jugar de 7 en casa.
Resultados
A continuación mostramos las diferencias entre los desplazamientos de las divisiones mayores y las divisiones menores en el torneo de fútbol base de la Superliga. Las mayores jugaron al revés que las menores (en términos locales).
Conclusiones y trabajo futuro
Por ejemplo, en 2017 Defensa y Justicia jugó como local en la primera y segunda fecha, algo que quedó limitado en los modelos presentados en este trabajo. Esto aún requeriría algunos retoques en el modelado, pero podría dar muy buenos resultados.
Introducci´ on
Los datos contenidos en el GRD no tienen un campo específico que indique si un determinado alta dio lugar a un reingreso en el plazo de 30 días desde el alta. En esta investigación, se presentaron los resultados de la predicción del reingreso hospitalario en pacientes pediátricos utilizando máquinas de vectores de soporte (SVM), Naive Bayes (NB) y redes neuronales artificiales (ANN). acrónimo en inglés.
Materiales y M´ etodos
Luego, estos árboles se combinan con el objetivo de reducir la varianza combinando los resultados de varias clasificaciones débiles (Bagging). Los parámetros de los árboles de decisión agregados al modelo se determinan calculando el descenso del gradiente que minimiza la función de pérdida (que está predefinida).
Resultados
La curva ROC es una representación gráfica de la sensibilidad versus la especificidad 1 a medida que varía el umbral de discriminación. El área bajo la curva ROC (AUC), también conocida como estadística C, es una prueba no paramétrica aplicada a dos muestras independientes. AUC representa numéricamente el área entre la curva ROC y la horizontal y corresponde a la prueba de Mann-Whitney.
Discusi´ on
La Figura 5 muestra la curva ROC obtenida de los 3 modelos presentados en este trabajo, junto con el mejor resultado obtenido en el trabajo anterior, que corresponde a Naive Bayes. La curva ROC muestra gráficamente una puntuación ligeramente mayor de los modelos basados en árboles de decisión en relación con la curva ROC obtenida previamente para predecir los reingresos. Al trazar las curvas ROC en este trabajo sobre la mejor curva ROC presentada anteriormente, básicamente se observa que los resultados basados en árboles de decisión, en este problema particular, muestran un mejor rendimiento que SVM y ANN.
Conclusiones
Implementación de una heurística para la programación automática de una escuela secundaria. Diremos que un cronograma factible es de buena calidad si minimiza, en la medida de lo posible, la violación de restricciones blandas. Implementación de una heurística para la programación automática de una escuela secundaria.
Descripci´ on del problema
En general, es deseable que las asignaturas no dediquen más de tres horas al día. Además, es preferible que no existan bloques de tres horas lectivas consecutivas (a esto lo llamamos triple) de una misma materia. Consiste en elaborar primero el horario de clases y luego adaptar el horario extraclase de manera que se pueda estructurar el curso obligatorio sin tener en cuenta las actividades optativas.
Resoluci´ on del problema
Conjunto de materias donde se da docencia de apoyo para el turno de mañana. Conjunto de clases de tarde, excepto de madrugada, ya que el turno de mañana siempre tiene un séptimo. El horario de apoyo del turno de mañana deberá darse en el horario de tarde y viceversa.
Comparaci´ on con la elaboraci´ on manual
En cuanto a las horas extracurriculares, en el cronograma generado automáticamente solo se asignaron dos horas de apoyo y cinco horas de proyectos en horarios que no eran convenientes para los estudiantes. La distribución de horas extras se aplicó al horario con la penalización más baja que cumplía con los límites estrictos suavizados, lo que, como sucedió en el caso del horario de 2017, tomó menos de un segundo. Entre otros logros, se logró reducir el número de bloques de tres horas consecutivas de una misma materia: en el horario estándar eran doce, mientras que en el horario obtenido con el programa solo hay dos.
Conclusiones y trabajo futuro
Análisis de textos de gestión de marca utilizando instagram utilizado para a. Las redes sociales se han convertido en un lugar de gran importancia para el análisis de clientes y el posicionamiento de marca. Análisis de textos para gestión de marca utilizando Instagram aplicado a la comunidad de mascotas en Chile.
Motivaci´ on y contexto
La primera parte presenta la motivación del tema a estudiar, y la segunda parte desarrolla el marco teórico y trabajos relacionados. La tercera parte presenta la metodología utilizada en el estudio, los resultados y la conclusión.
Marco de referencia y trabajos relacionados
Dentro del análisis de texto se encuentra el análisis de sentimientos (en inglés Sentiment Analysis), cuya finalidad es determinar si el sentimiento es genuino. También se le conoce como análisis de opinión (en inglés Opinion Mininig), ya que entre sus principales aplicaciones se encuentra el reconocimiento de la emotividad de las opiniones expresadas sobre un tema en entornos online. El análisis de sentimientos es bastante complejo y uno de sus principales problemas reside en la propia complejidad del lenguaje y su uso.
Metodolog´ıa
Análisis de textos para la gestión de marcas utilizando Instagram aplicado a una comunidad de mascotas en Chile. a) Mapa de ZoooSalud con objetivos estratégicos. Se aplicó la metodología de extracción de conocimiento a partir de datos [15] a los datos para el análisis de texto. Se aplicó el algoritmo VADER a cada comentario para realizar análisis de sentimiento y clasificación basado en polaridad positiva, negativa, neutral y compuesta.
An´ alisis de caso: ZoooSalud
Se obtuvieron los datos generales de la cuenta y los comentarios de cada una de las publicaciones. Las palabras muestran cualitativamente que la comunidad Zoo-Health tiende a comentar positivamente según los adjetivos utilizados en los comentarios. La Tabla 5 muestra el resumen de la clasificación de los comentarios por VADER.
Discusi´ on y conclusiones
Los resultados obtenidos al obtener datos para evaluar la dinámica de la cuenta y analizar los comentarios a través del análisis de sentimiento nos permitieron comprender mejor a la comunidad y dar paso a discusiones estratégicas sobre la editorial del sitio, el tipo o variedad de contenido y buscar estrategias. para aumentar las interacciones con las publicaciones de una página y el número de seguidores por otra. La solución también tiene en cuenta la determinación de puntos fijos para la disposición de los residuos generados durante el barrido, también resuelto mediante programación lineal entera (PLE); y el recorrido de los camiones que los recogen, modelado como un Problema Comercial Asimétrico de Pasajeros (TSP) y resuelto con el software Concorde. Palabras clave: recolección de residuos, rutas de vehículos, programación matemática, problema del viajante.
Introducci´ on y descripci´ on del problema
Mala distribución de operadores entre áreas: en la práctica, el número de cuadras barridas por cada operador cada día debería promediar entre 20 y 24 cuadras. Además, los caminos generados deben alcanzar un cierto grado de elegancia o simplicidad (que veremos con más detalle en la Sección 3.1). La Sección 3 muestra las estrategias de solución para cada una de las etapas del proyecto.
Revisi´ on bibliogr´ afica
Las técnicas de programación lineal entera (PLE) se desarrollan en [6] para optimizar la recolección de residuos reciclables en el municipio de Mor'on. En [2] se estudian algoritmos heurísticos de zonificación para la recogida de residuos, también para camiones. Finalmente, [5] analiza la optimización de la recolección de residuos en contenedores en la zona sur de la ciudad de Buenos Aires.
Estrategia de resoluci´ on
La evaluación del segmento se define como la distancia máxima entre el centro de gravedad de la manzana y el centro de gravedad de la manzana. El algoritmo 1 ilustra el procedimiento seguido para generar segmentos en cada iteración. Luego de determinar las rutas de cada barredora, presentamos un modelo PLE para determinar la ubicación de los contenedores, con el objetivo de minimizar su cantidad en cada área.
Resultados
La Figura 4 muestra las soluciones con 36 y 40 barridos (estándar y lento, respectivamente) para la Zona 2. La imagen izquierda de la Figura 7 muestra cómo se definen los 117 contenedores en la solución obtenida del modelo PLE, antes de realizar el proceso de post-fusión. de los que están muy cerca. La Figura 9 muestra los resultados obtenidos para las dos líneas de camiones en la Zona 1.
Conclusiones y trabajo a futuro
Agradecimientos: Este trabajo es parte de un convenio de colaboración entre el Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA y el municipio de Trenque Lauquen. Agradecemos la colaboración permanente de las autoridades municipales para la realización de este proyecto, en especial de Miguel Fernández, alcalde de la ciudad; Marcelo Ferreyra, subsecretario de Modernización, Ciencia y Tecnología; y Adhemar Enrietti, subsecretario de Obras y Servicios Públicos. Algoritmos zonales para el problema de la recolección de residuos urbanos: el estudio de caso de una ciudad argentina.
