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Métodos Cuantitativos de Organización Industrial

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Aquí encontrarás contenido relacionado con Métodos Cuantitativos de Organización Industrial.

Tahun

2023

Durasi

1h 57m

IMDb

0

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10 Komentar

Kaz-t ManishmaNov 6, 2025

Título: Equilibrado de líneas simples mediante heurísticas constructivas orientadas a la estación Descripción: Se explica el concepto de equilibrado de líneas simples y se muestra el funcionamiento de las heurísticas constructivas orientadas a la estación Andrés Romano, C. (2015). Equilibrado de líneas simples mediante heurísticas constructivas orientadas a la estación. Descripción automática: En este video se aborda el problema del equilibrado de líneas simples mediante una heurística constructiva orientada a la estación. Se comienza recordando qué implica el equilibrado de líneas, que se trata de asignar operaciones a estaciones de trabajo de forma que sus tiempos sean lo más uniformes posible, buscando la homogeneidad en el flujo de trabajo y el respeto por las restricciones de precedencia entre operaciones, así como por el tiempo de ciclo definido. Se presenta un ejemplo práctico para ilustrar cómo se agrupan las operaciones en estaciones respetando el tiempo de ciclo y las relacio

Nekta! 💖Nov 6, 2025

Título: Equilibrado de líneas simples mediante heurísticas constructivas orientadas a la tarea Descripción: Se explica el concepto de equilibrado de líneas simples y se muestra el funcionamiento de las heurísticas constructivas orientadas a la tarea Andrés Romano, C. (2015). Equilibrado de líneas simples mediante heurísticas constructivas orientadas a la tarea. Descripción automática: En este video, se aborda el tema del equilibrado de líneas de producción mediante heurísticas constructivas con enfoque en la tarea. Se define el problema de equilibrado de línea simple y se explica cómo asignar operaciones a estaciones de manera que los tiempos de duración sean similares, respetando las relaciones de precedencia y sin superar el tiempo de ciclo establecido. Se presenta un ejemplo ilustrativo, tomado de un texto de referencia, mostrando un conjunto de tareas con duraciones específicas y restricciones de precedencia. Se describe una solución hipotética y las limitaciones de equilibrio enco

Elvira LseNov 6, 2025

Título: Introducción a las heurísticas de búsqueda local Descripción: En el vídeo se realiza una introducción a las denominadas heurísticas de búsqueda local, haciendo énfasis en los conceptos de entorno y movimiento Andrés Romano, C. (2018). Introducción a las heurísticas de búsqueda local. Descripción automática: En este video se aborda una introducción a las heurísticas de búsqueda local, explicando los conceptos de espacio de soluciones, movimiento, entorno y cómo estos se aplican en la optimización de problemas. Se comienza definiendo el espacio de soluciones como el conjunto de todas las posibles respuestas a un problema, usando un ejemplo con interruptores que afectan la intensidad de una bombilla. Luego, se explica que un movimiento es una operación que transforma una solución en otra, y que el conjunto de soluciones accesibles a partir de una solución dada mediante movimientos conforma un entorno o vecindario. El video destaca la importancia de la representación de soluciones,

NichadiaNov 6, 2025

Título: Algoritmos constructivos Descripción: En este vídeo se presentan las heurísticas constructivas y algunos de los problemas que presentan Andrés Romano, C. (2019). Algoritmos constructivos. Descripción automática: En este video se explica el concepto de heurísticas constructivas, unas estrategias empleadas para encontrar soluciones aceptables, aunque no necesariamente óptimas, a problemas complejos. Se detalla que "heurística" proviene del griego y significa "encontrar", refiriéndose al proceso intuitivo de aproximación a una solución basado en la experiencia y características del problema. Las heurísticas constructivas también se conocen como heurísticas voraces o de avance rápido. Estas construyen una solución pieza por pieza, seleccionando elementos de un conjunto de candidatos mediante una función que prioriza opciones con el objetivo de optimizar la solución. El video describe su algoritmo y menciona cómo se inicia con la selección de un elemento inicial, seguido de un bucle

Timi b3b3Nov 6, 2025

Título: Utilización de la búsqueda local exhaustiva para resolver un problema de viajante de comercio Descripción: Se explica el concepto de búsqueda local exhaustiva y cómo se puede usar para resolver un problema de Viajante de Comercio (TSP) Andrés Romano, C. (2021). Utilización de la búsqueda local exhaustiva para resolver un problema de viajante de comercio. Descripción automática: En este video, el investigador del grupo Roble de la Universidad Politécnica explica la búsqueda local exhaustiva aplicada al problema del viajante de comercio, un típico desafío de optimización. Inicia con la definición del espacio de soluciones, formado por todas las combinaciones posibles de elementos de un problema y describe una función objetivo que varía en función de estas soluciones. Se introduce el concepto de movimiento y vecindario dentro del espacio de soluciones, ilustrando cómo se puede transformar una solución en otra y crear un conjunto de soluciones vecinas. A continuación, detalla el pr

JOSELYN DUMASNov 6, 2025

Título: Resolución de un problema de mochila mediante algoritmos genéticos Descripción: Se explica el esquema básico de un Algoritmo Genético y cómo se podría implementar para resolver un problema de mochila (knapsack problem) Andrés Romano, C. (2021). Resolución de un problema de mochila mediante algoritmos genéticos. Descripción automática: En este video, del Grupo de Investigación Roble de la Universidad Politécnica de Valencia, explica cómo utilizar algoritmos genéticos para resolver un problema de optimización conocido como el "problema de la mochila". Describe cómo los algoritmos genéticos, inspirados en la selección natural, se emplean para generar soluciones óptimas a través de la evolución simulada. El proceso inicia con la creación de una población inicial de posibles soluciones, seguido de un bucle iterativo que incluye la selección de progenitores, la aplicación de operadores de cruce y mutación para producir descendientes, y el reemplazo de soluciones en la población. Este

Idris ElbaNov 6, 2025

Título: Utilización de la búsqueda tabú con memoria a corto plazo para resolver un problema de viajante de comercio Descripción: Se explica el esquema básico de la búsqueda tabú con memoria a corto plazo y cómo se puede utilizar para resolver un problema de viajante de comercio Andrés Romano, C. (2021). Utilización de la búsqueda tabú con memoria a corto plazo para resolver un problema de viajante de comercio. Descripción automática: En este video se describe el uso del método de optimización llamado búsqueda tabú con memoria a corto plazo para resolver el problema del viajante de comercio. Este método, originado por dos profesores y explicado en su libro de 1997, se basa en la búsqueda local mejorando la exploración al marcar temporalmente soluciones ya evaluadas como tabú, es decir, prohibidas de ser reconsideradas durante un número de iteraciones conocido como tenencia tabú. El procedimiento comienza con la generación de una solución inicial, potencialmente aleatoria, a partir de la

Yaka mwanaNov 6, 2025

Título: Introducción a la optimización multiobjetivo basada en la dominancia de Pareto Descripción: Se muestra el concepto de dominancia de Pareto y su uso en optimización mediante algoritmos genéticos Andrés Romano, C. (2022). Introducción a la optimización multiobjetivo basada en la dominancia de Pareto. Descripción automática: En este video se introduce el concepto de dominancia de Pareto como herramienta de optimización multiobjetivo para problemas que buscan alcanzar óptimos en diversos objetivos simultáneamente. Se explica que la realidad suele presentar problemas con más de un objetivo, como minimizar costos y maximizar beneficios en el diseño de productos, o equilibrar ganancias y minimizar riesgos en inversiones. Frecuentemente, alguno de estos objetivos se convierte en restricción más que en objetivo principal. Se ofrece un ejemplo práctico comparando ofertas de empleo con dos objetivos: salario y localización. Se cuantifica la localización y se normaliza el salario para perm

🔥3issam🔥Nov 6, 2025

Título: Resolución del problema de las 4 reinas mediante heurísticas constructivas Descripción: Se presenta un método constructivo que permite resolver de manera óptima un problema clásico de localización denominado problema de las N Reinas Andrés Romano, C. (2022). Resolución del problema de las 4 reinas mediante heurísticas constructivas. Universitat Politècnica de València. Descripción automática: En este video se explica cómo resolver el problema clásico de las cuatro reinas de investigación operativa mediante una heurística constructiva que puede convertirse en un procedimiento de optimización si se permite encontrar una solución óptima completa. Se define el problema de las n reinas, basado en un juego de ajedrez, y se muestra cómo puede extrapolarse a otros contextos de localización como instalaciones o puestos de trabajo. Se utiliza un enfoque constructivo con backtracking que posibilita limitar el proceso a una heurística o explorar soluciones óptimas sin restricciones. Se des

uSBAHLENov 6, 2025

Título: Aplicación del recocido simulado a un problema de secuenciación en una máquina Descripción: En este objeto de aprendizaje se muestra cómo se puede implementar la metaheurística de Recocido Simulado para resolver un problema de secuenciación en una máquina con tiempos de preparación Andrés Romano, C. (2023). Aplicación del recocido simulado a un problema de secuenciación en una máquina. Universitat Politècnica de València. Descripción automática: En este video se explica la aplicación del algoritmo de recocido simulado a un problema de secuenciación en una máquina. Se comienza describiendo el problema, que consiste en determinar el orden de procesamiento de las órdenes de fabricación en una máquina para minimizar el tiempo total de finalización. Se consideran los tiempos de proceso individual y los tiempos de preparación necesarios al cambiar de una tarea a otra. Luego se presenta el recocido simulado, un algoritmo metaheurístico de optimización que no garantiza una solución ópt