3 resultados para Genetic algorithms

em Universidad del Rosario, Colombia


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El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

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La computación evolutiva y muy especialmente los algoritmos genéticos son cada vez más empleados en las organizaciones para resolver sus problemas de gestión y toma de decisiones (Apoteker & Barthelemy, 2000). La literatura al respecto es creciente y algunos estados del arte han sido publicados. A pesar de esto, no hay un trabajo explícito que evalúe de forma sistemática el uso de los algoritmos genéticos en problemas específicos de los negocios internacionales (ejemplos de ello son la logística internacional, el comercio internacional, el mercadeo internacional, las finanzas internacionales o estrategia internacional). El propósito de este trabajo de grado es, por lo tanto, realizar un estado situacional de las aplicaciones de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales.

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Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.