Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

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.

Cálculo de constantes ópticas de películas delgadas de Cu3BiS3 a través del método de Wolfe

Se calculó la obtención de las constantes ópticas usando el método de Wolfe. Dichas contantes: coeficiente de absorción (α), índice de refracción (n) y espesor de una película delgada (d ), son de importancia en el proceso de caracterización óptica del material. Se realizó una comparación del método del Wolfe con el método empleado por R. Swanepoel. Se desarrolló un modelo de programación no lineal con restricciones, de manera que fue posible estimar las constantes ópticas de películas delgadas semiconductoras, a partir únicamente, de datos de transmisión conocidos. Se presentó una solución al modelo de programación no lineal para programación cuadrática. Se demostró la confiabilidad del método propuesto, obteniendo valores de α = 10378.34 cm−1, n = 2.4595, d =989.71 nm y Eg = 1.39 Ev, a través de experimentos numéricos con datos de medidas de transmitancia espectral en películas delgadas de Cu3BiS3.