Asignación óptima

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Requerimientos de Qos en la Asignación Óptima de Lightpath . Un enfoque multiobjetivo basado en MOEAs

Requerimientos de Qos en la Asignación Óptima de Lightpath . Un enfoque multiobjetivo basado en MOEAs

El intenso tráfico generado por aplicaciones en redes de alto desempeño, hace que la utilización de fibras ópticas (FO) sea un imperativo. La transmisión en redes de FO con la mutiplexación por división de longitud de onda ha contribuido al aumento de la capacidad de ancho de banda utilizable. Se espera además un óptimo desempeño con la selección de lightpath mediante algoritmos especializados en las tareas de enrutamiento y Asignación de longitudes de onda (Routing and Wavelength Assignment – RWA). Desde el punto de vista de la Calidad de Servicio (QoS) en redes ópticas se introducen algunas formas de recuperación y/o protección ante caídas eventuales en los enlaces, por medio de asignación de lightpaths alternativos a los ya existentes, los cuales pueden ser compartidos o dedicados dependiendo del QoS. Se propone una solución basada en Algoritmos Evolutivos MultiObjetivos (MultiObjective Evolutionary Algorihtms – MOEAs), específicamente el SPEA y el NSGA-II para la asignación óptima de lightpaths con requerimientos de QoS en redes WDM con capacidad de recuperación, y minimizar el número de conversiones de longitudes de onda (wavelength conversion) y la cantidad de saltos en forma simultánea (hop count) con requerimientos de QoS. Resultados experimentales muestran el desempeño de los algoritmos en situaciones con diversos grados de complejidad, desde poca carga hasta el límite de utilización extrema de recursos.

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Un nuevo enfoque para asignación óptima de múltiples recursos

Un nuevo enfoque para asignación óptima de múltiples recursos

El presente trabajo se basa en una investigación que se lleva a cabo en el ITLab de la Universidad de Palermo. Dentro de este marco, se propone mejorar el sistema de asignación de aulas y docentes al comienzo de cada ciclo lectivo de esta institución. El propósito es implementar esta tarea en forma automatizada para que se pueda determinar la mejor distribución de las aulas optimizando el uso de los espacios y la asignación de los docentes. Actualmente, esta tarea se realiza en forma manual, estimando y estipulando los recursos como mejor parecen ajustarse según el criterio del responsable. Sin embargo, debido al volumen de datos y variables que intervienen en el proceso, la tarea es costosa, compleja y no siempre culmina en resultados satisfactorios, como por ejemplo, realizar una asignación con aulas que permanecen medianamente vacías o recintos muy pequeños para la cantidad de estudiantes. Por otro lado, puede no contemplarse el mejor uso de los horarios disponibles de cada docente, con lo cual no se convoca a los mismos en todos sus horarios disponibles.

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Comparación de métodos de optimización utilizados para la asignación óptima de potencia en micro-redes eléctricas

Comparación de métodos de optimización utilizados para la asignación óptima de potencia en micro-redes eléctricas

En los últimos años, se han desarrollado diversas estrategias para la gestión óptima de sistemas de generación distribuida y MRs. En particular, el problema de despacho óptimo de potencia de una MR consiste en escoger voltajes y potencias asignables a todos los nodos de generación, con el objetivo de minimizar una dada función que puede incluir factores económicos, medioambientales, de calidad de suministro, etc. Muchos autores han abordado el problema de despacho óptimo en MRs considerando diferentes funciones objetivos y estrategias de optimización [4- 10]. Por ejemplo, en [4] y [5] se desarrolló un algoritmo genético y un algoritmo de búsqueda directa, respectivamente, para resolver computacionalmente el despacho óptimo en una MR para la minimización de los costos de generación y las emisiones de gases contaminantes. Similarmente, se han estudiado algoritmos para la optimización por enjambre de abejas [7] y de partículas [8], con el objeto de minimizar el costo operativo. En forma más general, en [9] se utilizó una optimización por enjambre de partículas para resolver el despacho óptimo, minimizando costos de generación, emisiones contaminantes y desvío de tensión en nodos de carga respecto de sus valores nominales.

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Agendamiento de citas médicas mediante asignación óptima de capacidad para distintos tipos de pacientes

Agendamiento de citas médicas mediante asignación óptima de capacidad para distintos tipos de pacientes

Cuando no se conoce con certeza el futuro y se tienen diversas clases de pacientes, se utilizan medidas para paliar posibles eventualidades como la reserva de capacidad, lo cual complejiza los sistemas de agendamiento (Gupta & Denton, 2008). Dentro de la literatura, existen variadas formas de aplicar la asignación de capacidad. Kolesar (1970) considera la reserva de capacidad utilizando procesos de decisión markovianos para la resolución de su modelo. También en ambientes dinámicos, se estudia el problema de asignación de capacidad agendando pacientes de diferentes prioridades por medio de diferentes niveles de protección (Erdelyi & Topaloglu, 2009). De manera similar, en Dobson, Hasija, & Pinker (2011) se reserva una capacidad fija para pacientes urgentes, probando para distintos valores de reserva de tal forma de encontrar un nivel deseado de agendamiento.

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Modelación para integrar la evaluación hídrica en la asignación óptima de usos de suelo

Modelación para integrar la evaluación hídrica en la asignación óptima de usos de suelo

Por otro lado, atendiendo a los aspectos de la cuantificación del agua, se encuentra la metodología del cálculo de la Huella Hídrica (Hoekstra et al. 2011) definida como el volumen de agua requerido directa e indirectamente para obtener un producto o desarrollar una actividad, contabilizándose a todo lo largo de la cadena de suministro. Su utilización generalizada, sin embargo, tampoco ha alcanzado la expresión de condicionante en la asignación de los usos de suelo a ninguna escala de planeación territorial. Si bien algunos trabajos han logrado obtener balances hídricos consistentes con la utilización de software especializado (como SWAT) tomando en cuenta cambios de usos de suelo, la consideración de la calidad del recurso ha quedado excluida de la evaluación.

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Evaluación financiera de los establecimientos en salud Julio Andrade y Huaca de primer nivel de atención. Distrito 04D01. Zonal 1. Provincia del Carchi. 2014

Evaluación financiera de los establecimientos en salud Julio Andrade y Huaca de primer nivel de atención. Distrito 04D01. Zonal 1. Provincia del Carchi. 2014

Las políticas estatales para asignación óptima de los recursos sanitarios y las falencias en la Gestión, Provisión de recursos públicos y la Ausencia de conocimientos de costos generados por la prestación de Servicios de Salud, nace la iniciativa de realizar una Evaluación Financiera de los Establecimientos de Salud Julio Andrade y Huaca, pertenecientes al distrito 04D01 de la zonal 1 del MSP – 2014, con el fin de llegar a conocer su rentabilidad y viabilidad. Pare ello se elaboró matrices de costos, producción de cada Unidad y se la planilla en base al Tarifario Nacional. Mediante el programa desarrollado por la OPS WinSig se logró obtener el Punto de Equilibrio. Las Unidades de Salud Julio Andrade y Huaca presentan un punto de Equilibrio menor a 100, es decir son rentables y presentan viabilidad económica.

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Optimización de cartera de títulos públicos mediante diversificación

Optimización de cartera de títulos públicos mediante diversificación

Se evidencia en el trabajo, que los títulos de similares características de emisión, por ejemplo títulos en dólares, ajustables por CER, ajustables por tipo de cambio o cupones atados al crecimiento del PBI, tienen una fuerte correlación entre ellos. Esto es una conclusión que queda demostrada al analizar las optimizaciones de la cartera, donde se aprecia que nunca se repite más de un título de similares características de emisión dentro de la cartera óptima, concluyéndose que para lograr una mayor eficiencia en la reducción de riesgo se recomienda una diversificación en las características de emisión de los instrumentos.

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Análisis de la tecnología aplicada en la producción de noticieros en la televisión

Análisis de la tecnología aplicada en la producción de noticieros en la televisión

A inicios del siglo XX la tecnología no era parte de las salas de redacción en los medios(noticieros) en los canales de televisión, el proceso era únicamente manual, iniciaba en la fuente de información, conocer el suceso o evento que se iba a desarrollar, con uno o varios temas, es decir, que quien recibía la información, la publicaba en la pared, así todos se enteraban,continuamente venía la mesa de asignaciones en la que se definen todos los temas a investigar para la siguiente emisión, luego la selección de cada tema va para cada reportero, asignándole los recursos disponibles como camarógrafo, cámara, luces, micrófono y demás.Una vez que el reportero regresaba a la planta, el siguiente paso era empezar la edición del reportaje. Basándonos en la asignación de cada tema entregado a los reporteros, el productor arma un “plan” conocido como el famoso RUNDOWN, que vendría a ser el guion del noticiero, este rundown presenta la lista de reportajes con el debido orden en que serán presentados al aire, también se detalla el nombre del reportero al que fue asignado cada tema.

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Pronóstico del ciclo económico estadounidense como estrategia de asignación de activos en portafolio de inversiones

Pronóstico del ciclo económico estadounidense como estrategia de asignación de activos en portafolio de inversiones

Resumen. Una asignación de activos en base al ciclo económico contrae grandes beneficios en un portafolio con respecto a retorno y riesgo. Los tipos de activos como acciones, bonos y productos básicos tienen un comportamiento cíclico, y por consecuencia predecible, a lo largo del ciclo económico, al igual que subsectores dentro de estos tipos de activos. Se encontró que la combinación de las variables de tasa de desempleo, Indicadores Adelantados Compuestos hecho por OECD e intereses federales genera señales precisas para cambios de etapa del ciclo económico al usarlos con una lógica de causa y efecto. Estas señales fueron creadas usando un autómata finito que cambia de etapa dependiendo de parámetros especificados con respecto a las variables. En el periodo de 1980-2018, las señales creadas por el autómata finito sirvieron como indicadores adelantados y coincidentes para todos los cambios de etapa. Esto sugiere que el autómata finito brinda la oportunidad de una asignación de activos que genera un desempeño superior al promedio. En el mismo periodo, el portafolio de máximo índice de Sharpe y el portafolio de máximo retorno considerando el ciclo económico generaron tasas de crecimiento anual compuesto de 14.84 y 18.16% respectivamente, en comparación a un CAGR de 9% del índice de S&P 500. Como recomendación, el combinar el autómata finito con un análisis financiero maximizara las ganancias al considerar las compañías que tienen un buen estado financiero dentro de los tipos de activos recomendados por etapa.

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Descripción, análisis y simulación del crecimiento urbano mediante tecnologías de la información geográfica  El caso de la Comunidad de Madrid

Descripción, análisis y simulación del crecimiento urbano mediante tecnologías de la información geográfica El caso de la Comunidad de Madrid

Por último, se llevó a cabo una asignación multiobjetivo, en la cual se requiere definir las metas de superficie para cada uso del suelo. Para ello una vez más la referencia fue el crecimiento real experimentado entre 1990 y 2000. El aumento de las zonas urbanas en este período fue de 17.948,3 has, mientras que las zonas comerciales e industriales aumentaron en 7.874,5 has en conjunto. Como en el CLC de 1990 estas últimas categorías están clasificadas en una sola, por tanto, para asignar las metas de superficies se repartió a la mitad el total de dicho crecimiento (Comercial = 3.937,25 e Industrial = 3.937,25). Finalmente, se obtuvo el mapa de asignación óptimo al año 2000 para las categorías residencial, comercial e industrial. En las figuras 4 y 5 se presenta una comparación entre el modelo de asignación óptimo para el año 2000 y el crecimiento real, partiendo de la situación real en 1990. De este modo, se puede observar que los resultados arrojados por el modelo (Figura 4) en una primera instancia nos dejan ver patrones de crecimiento más compactos que los ocurridos en la realidad durante el mismo período, el cual presenta una configuración mucho más dispersa en el territorio, cerca de los núcleos con menos de 10.000 habitantes y fundamentalmente en detrimento de los bosques y pastizales naturales (Figura 5). Así, se puede observar como en el modelo de crecimiento urbano óptimo los factores uso del suelo y protección de los suelos más desarrollados ayudó a discriminar las zonas con mayor productividad ganadera, en este caso la sierra de Madrid, y al mismo tiempo proteger, hasta cierto punto, las zonas con alta productividad agrícola (tal es el caso del sureste de Madrid). Por otra parte, las nuevas zonas residenciales son localizadas próximas a los núcleos urbanos de tamaño medio e intermedio (entre 10.000 y 100.000

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Selección y ubicación óptima de dispositivos de seccionamiento y protección en alimentadores primarios como una estrategia para el mejoramiento de la confiabilidad de los sistemas eléctricos de distribución

Selección y ubicación óptima de dispositivos de seccionamiento y protección en alimentadores primarios como una estrategia para el mejoramiento de la confiabilidad de los sistemas eléctricos de distribución

Otra de estas tácticas de asignación que merece ser mencionada es la ubicación de un dispositivo con reconexión justamente aguas abajo del punto de conexión de servicio de un cliente especifico, con el propósito de mejorar la confiabilidad de este, evitando interrupciones por fallas aguas abajo. Lo cual si bien es cierto es efectivo para mejoras específicas-puntuales, esta táctica de ubicación es miope y reactiva y puede no dar como resultado la mejor ubicación desde una perspectiva general de confiabilidad del sistema. Finalmente, algunas empresas distribuidoras no consideran la protección de troncales principales con dispositivos de reconexión debido a la dificultad de mantener la coordinación de protección a medida que se reconfigura el sistema de distribución. A pesar de ser una preocupación válida en el pasado, los reconectadores electrónicos modernos pueden incorporar fácilmente esquemas de protección adaptable para asegurar la coordinación en todos los estados posibles del sistema.

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Régimen jurídico de la participación de los socios y socias en el capital de la cooperativa: tipos de aportación y derechos económicos

Régimen jurídico de la participación de los socios y socias en el capital de la cooperativa: tipos de aportación y derechos económicos

Entre  las  normas  que  sí  regulan  la  asignación,  por  el  contrario,  cuando  se  delimita  el  órgano  competente,  pero  no  la  modalidad  de  asignación,  lo  más  habitual  es  que  el  retorno  se  haga  efectivo  en  la  forma  que  estatutariamente  se  determine  o,  en  su  defecto,  a  través  del acuerdo adoptado por la Asamblea General por mayoría simple. Si  la norma especifica las modalidades concretas de aplicación, el órgano  competente se limitará a elegir entre cualquiera de ellas: abono directo  al  socio,  incorporación  al  capital,  constitución  de  un  Fondo  de  Retor- nos,  atribución  de  participaciones  voluntarias  al  capital  o  constitución  de un Fondo de Reserva voluntario.

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"Modelo de Optimización Binivel para la Determinación de Cuotas Carreteras"-Edición Única

"Modelo de Optimización Binivel para la Determinación de Cuotas Carreteras"-Edición Única

En  este  capítulo  se  verá  un  repaso  de  las  herramientas  de  optimización  utilizadas  para  resolver  el  problema  de  asignación  de  cuotas  carreteras.  Como  ya  se  mencionó  anteriormente,  este  problema  fue  abordado  como  uno  de  programación  binivel,  por  lo  que  se  utilizaron  dos  herramientas  diferentes  para  su  resolución  (una  para  cada  nivel).  El  optimizador  Cplex  versión  11.1  para  el  nivel  inferior  y  la  meta  heurística  Scatt er  Search  para  el  nivel  superior.  Todo  esto  programado en lenguaje C con el software Visual Basic 6.0.  

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Procesos de decisión de Markov y algunos problemas financieros

Procesos de decisión de Markov y algunos problemas financieros

el período es λ · T = 16.7 × 10 = 167, aunque sólo hay 40 artículos. Esto puede verse también en la Figura 3.4 en donde la tasa de llegada es λ = 4.7. En este caso, un precio de reserva menor influirá en el beneficio total esperado del vende- dor. Además, si el vendedor debe pagar los costos de los artículos cuando recibe los envíos, entonces su máximo beneficio total se incrementará con el precio de reserva inicial y después de alcanzar el valor máximo se reducirá con v. Esto revela un problema asociado con el precio de reserva óptima, que es un tema para futuras investigaciones [26]. Finalmente, cuando λ = 16.7, tenemos aproximadamente que V 3 (40) = V 6 (40), que

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Apoyo a la Toma de Decisión en una Red de Evaporadores Industriales

Apoyo a la Toma de Decisión en una Red de Evaporadores Industriales

para cada planta de evaporación de forma que se asegure una política de limpieza periódica óptima individualmente, asu- miendo que será cuasi óptima para la red completa. No obs- tante, hay que lidiar con un pequeño inconveniente a la hora de usar (7) como función objetivo: el coste de operación (18) es una suma discreta de t f términos, siendo el valor de t f des- conocido a priori (es precisamente el resultado que se busca obtener de la optimización). Para resolver el problema de una manera elegante (no iterativa), se ha hecho uso de la serie aritmética descubierta por Gauss a finales del siglo XVIII para sumar los t f primeros números (Burton, 1976):

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Programación óptima para asignación de recursos en redes celulares con tecnología TDMA

Programación óptima para asignación de recursos en redes celulares con tecnología TDMA

elásticos como inelásticos, cada uno representado por una cola, donde esperan a ser transmitidos de manera oportuna cuando se le atienda a través del servicio progra- mado para la respectiva cola. Sin embargo al no ser posible, la red debe tener una política de asignación de recursos tal que permita cumplir con este objetivo, controlar la congestión y dar servicio eficientemente de modo que el usuario pueda mantener la comunicación sin percatarse de que tan congestionada está la red en un determinado instante de tiempo. Este estudio se centra en el problema de la congestión de paque- tes elásticos e inelásticos en una red celular convergente con tecnología TDMA y se basa en herramientas matemáticas de optimización y procesos estocásticos como la teoría de colas para analizarlo, modelarlo y plantear estrategias o recomendaciones que ayuden a resolverlo garantizando una calidad de servicio para el usuario.

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Búsqueda óptima en grafos de decisión

Búsqueda óptima en grafos de decisión

Hacer hincapié en que el término “voraz” es empleado porque en cada paso trata de situarse tan cerca del objetivo como pueda, seleccionando el nodo con menor f(n), sin tener en cuenta los efectos que estas decisiones puedan tener en el futuro. Es por ello que, no siempre se brinda la solución óptima. A modo de ejemplo, partiendo de un mapa esquemático de una serie de países y tomando como origen la ciudad de Arad, el objetivo será alcanzar con el menor coste posible la ciudad destino Bucharest (Fig. 1). Para ello, se proporciona también información acerca de la función heurística de cada una de las ciudades a la ciudad destino (Fig. 2).

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