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PLANIFICACIÓN ÓPTIMA DE LA EXPLOTACIÓN DE LA MAQUINARIA AGRÍCOLA, MEDIANTE UN SISTEMA INFORMÁTICO EN EMPRESAS AZUCARERAS SELECCIONADAS DE LA PROVINCIA SANTIAGO DE CUBA

PLANIFICACIÓN ÓPTIMA DE LA EXPLOTACIÓN DE LA MAQUINARIA AGRÍCOLA, MEDIANTE UN SISTEMA INFORMÁTICO EN EMPRESAS AZUCARERAS SELECCIONADAS DE LA PROVINCIA SANTIAGO DE CUBA

El Sistema Informático para la Planificación Óptima del Uso de la Maquinaria (SAPOUMA) está sustentado en el lenguaje de programación Borland Delphi 6.0, en ambiente Windows 95 o superior, y permite enfrentar toda la problemática algorítmica resultante de los modelos de Programación Lineal Convencional y de los modelos de Programación Meta, de tal manera que el decisor no esté obligado a manejar la terminología de modelación antes comentada, sino que al introducir los datos prácticos de su medio (disponibilidad de equipos e implementos, disponibilidad de combustible, normas de trabajo y de consumo, planes de labor, etcétera) estará incorporando, sin necesidad de saberlo, los datos que necesita un modelo de optimización multiobjetivo con prioridades, como los diseñados en el epígrafe dedicado a la Programación Meta, obteniendo como tabla de salida la programación mensual del uso de la maquinaria atendiendo a la estructura informativa que demanda el MINAZ.

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Planificación óptima de movimiento y aprendizaje por refuerzo en vehículos móviles autónomos

Planificación óptima de movimiento y aprendizaje por refuerzo en vehículos móviles autónomos

planificación óptima del movimiento del vehículo en tiempo mínimo. Por tanto, la medida de calidad del controlador generado se va a realizar haciendo una representación gráfica en dos dimensiones de dos variables de estado del espacio bajo estudio, visualizando el valor de la acción para cada celda. En definitiva, se trata de representar la curva de conmutación en forma de ‘S’ comentada en el apartado 2.1.2. Debido a que el algoritmo de la Figura 3-1 se está aplicando a un sistema de 4 dimensiones, la representación de la curva de conmutación se va a hacer considerando una orientación igual a cero y una velocidad constante para todos los estados en el plano X-Y y un número de celdas por eje igual a 61. Dado que este número de celdas es alto para el rango de valores asignado a cada variable, el controlador se ha generado para una distancia de transición igual a 3. El objetivo se ha situado en el origen de coordenadas. Esta curva está representada en la Figura 3-7 e incluye dos trayectorias que el vehículo genera para alcanzar el objetivo en tiempo mínimo.

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Planificación óptima multietapa de la expansión de los sistemas de transmisión usando el modelo AC

Planificación óptima multietapa de la expansión de los sistemas de transmisión usando el modelo AC

Trabajos de investigación como [25] resuelven el problema de manera cuasi- dinámica. Esto consiste en dividir el horizonte de tiempo en varias etapas; para las cuales el problema es resuelto de forma estática. Existen tres maneras en las que la planificación cuasi-estática puede resolverse. La primera es “forward” o hacia adelante y consiste en ir ordenadamente desde la primera hacia la última etapa. En otras palabras, el plan óptimo encontrado en la etapa previa es utilizado como el plan inicial de la siguiente fase. Contrario a esta forma de resolución se tiene “backward”; este proceso consiste en encontrar una solución para la etapa final y retroceder hacia la primera. La última forma de resolver el problema pseudo-dinámico es “forward/backward”, el cual, mezcla las características de las mencionadas anteriormente.

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Control y planificación óptima de sistemas extendido a plataformas no lineales e inestables

Control y planificación óptima de sistemas extendido a plataformas no lineales e inestables

101 de un controlador óptimo mediante la técnica CACM-RL* que permita guiar de forma óptima la plataforma descrita como cuadricóptero en un entorno con obstáculos, permitiendo realizar control a lo largo de la trayectoria tanto espacial como temporal. Este último factor es el que nos permitirá asegurar que alcanzamos el objetivo en el instante deseado. Una variante de control temporal que también se contempla en el algoritmo CACML-RL es la de control en tiempo óptimo, que queda definida como el guiado y alcance de objetivo en tiempo mínimo. Esta característica es útil en sistemas donde se desea alcanzar un objetivo lo antes posible, pero dicha técnica no sería factible en soluciones donde se desea obtener un resultado sincronizado, por ejemplo para coordinar una plataforma entre múltiples sistemas.

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Estrategias para la implementación de algoritmos PSO en problemas de planificación y gestión óptima de micro - redes

Estrategias para la implementación de algoritmos PSO en problemas de planificación y gestión óptima de micro - redes

En este trabajo se proponen estrategias para la implementa- ción de algoritmos PSO en el ámbito de las MRs. Se presentan dos formas estructurales diferentes: una destinada a problemas de OPF, y otra dirigida a la planificación óptima en cuanto a extensión o modificaciones de la MR (tales como incorpora- ción de nuevos recursos de generación o almacenamiento). Se pretende orientar al desarrollo del software pertinente para abordar problemas de ambas categorías, a los efectos de facilitar su implementación computacional. La correcta elección entre dichas estructuras puede generar beneficios en términos de practicidad, reduciendo los tiempos requeridos para producir el código necesario.

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Operación multihop eficiente en redes acústicas submarinas de sensores con planificación TDMA

Operación multihop eficiente en redes acústicas submarinas de sensores con planificación TDMA

Se puede observar como necesariamente el período de la planificación justa debe ser mayor que el de la planificación óptima, haciéndola más ineficiente en número de transmisiones/recepciones. Por esta razón, en adelante dicha planificación no se tomará en cuenta y se analizará si la planificación óptima consigue un grado de justicia aceptable. Para ello, introducimos en el siguiente apartado el índice de Gini como métrica que valore si la cantidad de paquetes que llegan al Gateway es una distribución uniforme (caso de igual tráfico generado por los nodos) o se aleja de ella.

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Existencia de una estructura óptima de capital

Existencia de una estructura óptima de capital

Este efecto, en el que tanto los bonistas como accionistas perciben una mayor probabilidad de impago de sus aportes a partir de un cierto nivel de deuda, hace que estos aumenten sus tasas (costos), ya que consideran más probable que la empresa entre en situación de quiebra y no puedan recuperar su inversión. Este efecto, es conocido como “Costos de Quiebra”, y es uno de los factores que impiden que las empresas se endeuden sin control. Los efectos de estos costos de quiebra provocan una inflexión en el Costo Promedio Ponderado de Capital (WACC) de la empresa, es decir, existe un punto donde éste es mínimo y donde el máximo valor de la empresa puede lograrse. Es decir, existe una estructura óptima de capital.

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Elaboración de un modelo de planificación dinámica para la expansión óptima de redes de transmisión de energía eléctrica en sistemas de generación hidrotérmica

Elaboración de un modelo de planificación dinámica para la expansión óptima de redes de transmisión de energía eléctrica en sistemas de generación hidrotérmica

Se utilizan para la modelación las ecuaciones de flujos de potencia en corriente continua (DC Power Flow) con el objetivo de simplificar el problema, satisfaciendo las necesidades técnicas del sistema. Formulando de manera adecuada las expresiones matemáticas que describen las condiciones técnicas que rigen el problema y los costos que intervienen, el resultado dará una idea suficientemente clara para la elaboración de un plan de expansión. Se considera el proceso de despacho de unidades térmicas y una aproximación al despacho de unidades hidráulicas basado en escenarios hidrológicos; dado que el despacho hídrico requiere por sí solo un estudio más pormenorizado. En el presente trabajo se utiliza como horizonte de planificación un tiempo de 10 años, tal como establece el vigente Plan Maestro de Electrificación del Ecuador [1].

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Optimización de cartera de títulos públicos mediante diversificación

Optimización de cartera de títulos públicos mediante diversificación

La volatilidad es vista con frecuencia como negativa ya que representa incertidumbre y riesgo. Sin embargo, la volatilidad puede ser positiva en el sentido de que puede permitir obtener beneficio si se vende en los picos y se compra en las bajas, tanto más beneficio cuanto más alta sea la volatilidad. En el presente trabajo se cuantificará y analizará la volatilidad, y se buscará una relación óptima entre rendimiento y volatilidad según diversos índices, viendo a la volatilidad desde el punto de vista negativo generado por la incertidumbre y el riesgo que conlleva la misma.

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Reconfiguración óptima de alimentadores primarios como una estrategia de planificación para el mejoramiento del desempeño operativo de los sistemas eléctricos de distribución

Reconfiguración óptima de alimentadores primarios como una estrategia de planificación para el mejoramiento del desempeño operativo de los sistemas eléctricos de distribución

Los algoritmos genéticos han sido aplicados ampliamente en la reconfiguración óptima de redes de distribución con el objetivo de disminuir pérdidas, mejorar los de niveles de voltaje, balancear carga, minimizar los índices de confiabilidad, entre otros. En la referencia [31], plantea la reconfiguración óptima de una red eléctricas de distribución secundaria para minimizar las pérdidas técnicas por efecto Joule, utilizando algoritmos genéticos. Se aplica en dos sistemas de distribución, donde se verifico la capacidad de encontrar la mejor solución entre todas las posibles combinaciones al maniobrar los interruptores y su flexibilidad para adaptarse a las restricciones de radialidad y nivel de voltaje. En [32], presenta un método de reconfiguración óptima de redes de distribución basado en algoritmos genéticos (AG) para minimizar las pérdidas de potencia mediante la aplicación de teoría de grafos y matroides, aquí considera operadores de cruce y mutación eficientes mediante uso de la teoría de matroides, donde la clave de la convergencia está en la codificación de la topología. En [29], el propósito es analizar el rendimiento de varias técnicas de optimización multiobjetivo como son: Nondiminated Sorting Genetic Algorithm II (NSAG-II), Streng Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) y Micro Genetic Algorithm (µGA), evaluando como función objetivo la minimización de pérdidas de potencia, regulación de voltaje e índices de confiabilidad (SAIFI, SAIDI y ENS), mediante la comparación de los resultados optimizados y los tiempos de ejecución de cada algoritmo.

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Una propuesta metodológica para la enseñanza de la programación dinámica

Una propuesta metodológica para la enseñanza de la programación dinámica

En segundo lugar, se introducen los conceptos de estados y etapas y, con frecuencia, no se encuentran asociados con los conceptos de descomposición del problema en subproblemas que han sido presenta- dos en las técnicas previas. Se introducen también las ecuaciones funcionales de la Programación Dinámi- ca, se trata de ecuaciones de recurrencia que permi- ten calcular los estados de la tabla de PD. Es cierto que una vez presentada al alumno la ecuación funcio- nal (fórmula mágica), el cálculo de la tabla de PD no suele presentar dificultad. Sin embargo, una vez cal- culada la tabla de PD el alumno debe ser capaz por sí mismo de obtener la secuencia de decisiones que proporcionan la solución óptima. Este proceso puede resultar muy complicado sin la instrucción adecuada. Además, el alumno no dispone de un mecanismo genérico con el que obtener la ecuación de recurren- cia, lo que le impide ser capaz, por si mismo, de de- sarrollar algoritmos de Programación Dinámica para nuevos problemas. La ausencia de este mecanismo impide también la obtención de un esquema algorít- mico general con el que abordar la técnica.

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Búsqueda óptima en grafos de decisión

Búsqueda óptima en grafos de decisión

La elección de llevar a cabo este proyecto surge fruto del interés por conocer de primera mano, el funcionamiento de aplicaciones informáticas capaces de proporcionar una planificación de ruta en tan sólo cuestión de segundos. En la actualidad, ya existen sistemas implementados con esta finalidad, ahora bien, normalmente el empleo de una determinada aplicación, no lleva consigo conocer con profundidad como ésta trabaja. Esto, sumado a la gran influencia que la Inteligencia Artificial está teniendo en numerosas circunstancias cotidianas (por ejemplo, proporcionar cientos de rutas a los usuarios que, diariamente, se trasladan desde un punto de origen a otro de destino), me ha llevado a decantarme por la construcción de un sistema informático basado, a efectos prácticos, en un problema típico de búsqueda, conociendo así de primera mano su algoritmo.

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Propuesta de mejora en el flujo de información para la planificación financiera en la empresa Agroindustrias IAB S.A.

Propuesta de mejora en el flujo de información para la planificación financiera en la empresa Agroindustrias IAB S.A.

Se diseñó una encuesta, la cual enfoco los principales errores que originan una entropía positiva en el flujo de información para el área financiera, estas preguntas se elaboran partiendo de una lluvia de ideas entre los integrantes del área de finanzas, quienes conocen el manual de procedimientos del área y los principales aspectos que impiden el óptimo desarrollo de sus funciones. El diseño del estudio se ajusta a la búsqueda de errores que son causa del 80% de las consecuencias negativas para el desempeño del área financiera, y los mismos que ayudaran a plantear una propuesta de mejora en la planificación financiera. Con el diagrama de Pareto como herramienta de análisis, podremos determinar la causa principal del cuello de botella en el flujo de información y poder dirigir nuestros esfuerzos en la superación con éxito de los errores (véase encuesta en anexos).

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Comunidad profesional de aprendizaje para mejorar logros de aprendizaje en  matemática en la Institución Educativa José María Arguedas – Pachamarca

Comunidad profesional de aprendizaje para mejorar logros de aprendizaje en matemática en la Institución Educativa José María Arguedas – Pachamarca

17 consenso no unidireccionalmente, finalmente sus efectos se observarán en la mejora de la institución. La estrategia en mención no solo une criterios, también orienta hacia la formación académica al conjunto profesional, al respecto, Czarny (2003) en su trabajo titulado, Las Escuelas Normales frente al cambio, afirma que el trabajo colegiado se está constituyendo en un espacio para la discusión académica y la actualización de los profesores. Efectivamente tal como el autor menciona la práctica docente crece en desempeño cuando en familia magisterial dentro de la sede laboral aprende a corregir sus debilidades académicas o conceptuales, ya que en la solución participan activamente todos aportando sus propias expectativas de mejora, según su concepción pedagógica y fundamentos académicos compartiendo en el total magisterial. A esta aseveración acota Díaz (1987) en su libro titulado Estrategias docentes para un aprendizaje significativo, explica que, es fundamental y trascendente el trabajo colegiado puesto que dentro de ello se forma equipo de trabajo dialogante con capacidad de compartir experiencias, asuntos y metas institucionales. Es muy clara la explicación que nos alcanza el autor citado, el equipo docente ha de concertar soluciones, compartir conocimientos, experiencias y metas de interés frente a un caso concreto que esté afectando a los estudiantes o a la estabilidad institucional, en nuestro caso la debilidad es la planificación pedagógica, fundada en el enfoque por competencias. Otra estrategia al cual se recurrió, fue los círculos de interaprendizaje, a nivel docente, para compartir experiencias en el diseño de sesiones de aprendizaje incorporando los procesos didácticos en matemática, su información conceptual lo tratamos en la siguiente estrategia.

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Óptima planificación de la expansión de generación eléctrica usando GAMS

Óptima planificación de la expansión de generación eléctrica usando GAMS

De la realización de los dos casos de estudios; caso I (estudio aplicado a Turquía) y caso II (estudio aplicado a Ecuador), se puede mencionar: mediante el estudio de Turquía se pudo comprobar la validez del método de PL aplicado en el software GAMS. Gracias a la facilidad de obtención de datos y resultados del método planteado en Electricity Economics Essays and Case Studies, se pudo realizar una comparación con los resultados obtenidos mediante el programa implementado en GAMS, obteniendo resultados muy similares, casi iguales, logrando uno de los primeros objetivos del presente trabajo que era comprobar la funcionalidad del método propuesto para resolver el problema de óptima planificación de la expansión de generación. Asimismo, en el estudio de Ecuador y una vez analizado la funcionalidad del programa realizado en GAMS, se puede concluir, al analizar los resultados, que el país seguirá su política de priorizar la energía hidroeléctrica como principal fuente de energía para abastecer la creciente demanda, así como, se ha puesto en evidencia que existen proyectos que para que su óptimo ingreso, deberían haber sido implementados en otros años, como muestran los resultados del presente trabajo.

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Desarrollo de un combinador óptimo de predicciones de demanda

Desarrollo de un combinador óptimo de predicciones de demanda

Estos resultados desfavorables de nuestro estudio pueden ser posibles debido a la dependencia estacional de la demanda eléctrica, ya que se ha obtenido una combinación óptima para los meses de invierno, cuya predicción es más difícil por sus festividades y la demanda eléctrica es mayor por las bajas temperaturas que se registran. Habría que implementar el estudio a un horizonte de predicción más amplio del que se disponía a la hora de realizar el presente trabajo pero que por motivos de confidencialidad no se ha podido tener acceso.

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