969 resultados para Programación lineal-Problemas


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Tesis (Maestro en Ciencias Forestales) U.A.N.L.

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Resumen basado en el de la publicación

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Comprobar si la enseñanza programada es un método eficaz para la enseñanza de la Geografía en particular, y de las Ciencias Sociales en general, en sexto de EGB. Se compone de 56 alumnos de sexto de EGB pertenecientes al Colegio Nacional Ramón Laporta de Quart de Poblet, Valencia. Se forman dos grupos de 28 alumnos: grupo control que sigue el método programado y grupo paralelo que sigue el método tradicional. Para verificar la hipótesis se contraponen la enseñanza tradicional y la programada, basada en el método lineal de Skinner. Tras un control inicial en ambos grupos, se aplican los distintos métodos, pasándose al finalizar estos un nuevo control con el fin de medir los conocimientos adquiridos. Al cabo de un mes se pasa una nueva prueba para evaluar los conocimientos que perduran. Cuestionario de conocimientos geográficos, de 60 ítems de elección múltiple. Encuesta a los alumnos que siguieron la enseñanza programada sobre la experiencia. Validez y fiabilidad del cuestionario según los métodos Spearman-Brown y Hoyt. Prueba T de significación entre los distintos pases análisis comparativo. El resultado obtenido con la prueba de significación entre ambos métodos es de 7'69 por ciento, lo que demuestra que la cantidad de materia aprendida es significativamente diferente. Los resultados entre el segundo y tercer pase del cuestionario fueron de 4'04 por ciento en la clase paralela y de 6'42 por ciento en la clase piloto, lo que demuestra que la enseñanza programada permite recordar la materia durante más tiempo. De la encuesta se desprende que el 90 por ciento prefieren las cuestiones breves tal y como son planteadas por la enseñanza programada, produciendo una respuesta positiva en los alumnos. Así pues, la enseñanza programada permite aprender mayor cantidad de materia, utilizando el mismo tiempo que la enseñanza tradicional, permite recordar la materia asimilada durante más tiempo, se adapta mejor a la fisonomía individual de cada sujeto, etc..

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Presenta una experiencia pedagógica llevada a cabo en el área de matemáticas con los alumnos de bachillerato del IES Antonio de Nebrija. El objetivo de dicha experiencia es la enseñanza de programación lineal, un tema importante dentro del bloque de álgebra, por medio del ordenador, concretamente de la hoja de cálculo Excel, ya que la práctica con ordenador supone una motivación para el aprendizaje de los alumnos.

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El problema de selección de requisitos (o Next Release Problem, NRP) consiste en seleccionar el subconjunto de requisitos que se va a desarrollar en la siguiente versión de una aplicación software. Esta selección se debe hacer de tal forma que maximice la satisfacción de las partes interesadas a la vez que se minimiza el esfuerzo empleado en el desarrollo y se cumplen un conjunto de restricciones. Trabajos recientes han abordado la formulación bi-objetivo de este problema usando técnicas exactas basadas en resolutores SAT y resolutores de programación lineal entera. Ambos se enfrentan a dificultades cuando las instancias tienen un gran tamaño, sin embargo la programación lineal entera (ILP) parece ser más efectiva que los resolutores SAT. En la práctica, no es necesario calcular todas las soluciones del frente de Pareto (que pueden llegar a ser muchas) y basta con obtener un buen número de soluciones eficientes bien distribuidas en el espacio objetivo. Las estrategias de búsqueda basadas en ILP que se han utilizado en el pasado para encontrar un frente bien distribuido en cualquier instante de tiempo solo buscan soluciones soportadas. En este trabajo proponemos dos estrategias basadas en ILP que son capaces de encontrar el frente completo con suficiente tiempo y que, además, tienen la propiedad de aportar un conjunto de soluciones bien distribuido en el frente objetivo en cualquier momento de la búsqueda.

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Las líneas de productos software son familias de productos que están íntimamente relacionados entre sí, normalmente formados por combinaciones de un conjunto de características software. Generalmente no es factible testar todos los productos de la familia, ya que el número de productos es muy elevado debido a la explosión combinatoria de características. Por este motivo, se han propuesto criterios de cobertura que pretenden probar al menos todas las interacciones entre características sin necesidad de probar todos los productos, por ejemplo todos los pares de características (emph{pairwise coverage}). Además, es deseable testar primero los productos compuestos por un conjunto de características prioritarias. Este problema es conocido como emph{Prioritized Pairwise Test Data Generation}. En este trabajo proponemos una técnica basada en programación lineal entera para generar este conjunto de pruebas priorizado. Nuestro estudio revela que la propuesta basada en programación lineal entera consigue mejores resultados estadísticamente tanto en calidad como en tiempo de computación con respecto a las técnicas existentes para este problema.

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El problema de selección de requisitos (o Next Release Problem, NRP) consiste en seleccionar el subconjunto de requisitos que se va a desarrollar en la siguiente versión de una aplicación software. Esta selección se debe hacer de tal forma que maximice la satisfacción de las partes interesadas a la vez que se minimiza el esfuerzo empleado en el desarrollo y se cumplen un conjunto de restricciones. Trabajos recientes han abordado la formulación bi-objetivo de este problema usando técnicas exactas basadas en resolutores SAT y resolutores de programación lineal entera. Ambos se enfrentan a dificultades cuando las instancias tienen un gran tamaño, sin embargo la programación lineal entera (ILP) parece ser más efectiva que los resolutores SAT. En la práctica, no es necesario calcular todas las soluciones del frente de Pareto (que pueden llegar a ser muchas) y basta con obtener un buen número de soluciones eficientes bien distribuidas en el espacio objetivo. Las estrategias de búsqueda basadas en ILP que se han utilizado en el pasado para encontrar un frente bien distribuido en cualquier instante de tiempo solo buscan soluciones soportadas. En este trabajo proponemos dos estrategias basadas en ILP que son capaces de encontrar el frente completo con suficiente tiempo y que, además, tienen la propiedad de aportar un conjunto de soluciones bien distribuido en el frente objetivo en cualquier momento de la búsqueda.

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Tesis (Maestría en Ingenieria Industrial con Especialidad en Sistemas) UANL

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En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

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Se desarrolla un estudio teórico de los problemas de generación de rutas de vehículos para ello se profundiza en los conceptos de programación lineal y entera y en las propiedades que presentan las diferentes modelizaciones de este tipo de problemas. Además, se realizan los programas necesarios para la resolución de este tipo de problemas que se presentan frecuentemente en la vida real.