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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad del Bío Bío
2001
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29901003 |
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| _version_ | 1866556412814950400 |
|---|---|
| author | Felipe Baesler Abufarde |
| author_facet | Felipe Baesler Abufarde |
| contents | Optimización en simulación vía inteligencia artificial: Aplicación a un problema de manejo de materiales. Felipe Baesler Abufarde Milton Ramírez Monárdez Freddy Henríquez Martínez Guillermo Buot Rico Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelo Simulación Optimización Algoritmos genéticos El propósito del presente artículo es mostrar cómo un modelo de simulación y una heurística de inteligenciaartificial pueden ser usados con el fin de optimizar un sistema simulado. La optimización de modelos desimulación puede ser definida como el proceso de ligar un método de optimización con un modelo desimulación para determinar los valores apropiados de ciertos parámetros de entrada de manera tal que semaximice el desempeño del sistema simulado. Un caso real correspondiente a la empresa Codelco fue estudiadoy analizado utilizando esta técnica. Específicamente, un modelo de simulación representando el sistemaen estudio fue integrado con una rutina de algoritmos genéticos con el fin de encontrar una soluciónóptima o cercana al óptimo. Los resultados muestran que al usar algoritmos genéticos como estrategia deoptimización, es posible encontrar una buena solución al problema explorando solamente un 4.44% deltotal de espacio total de posibles combinaciones o escenarios. Finalmente se presentan algunos comentariosrespecto a posibles alternativas de investigación futura. 2001 artículo científico 0717-196X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29901003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=299 Theoria application/pdf Universidad del Bío Bío Theoria (Chile) Num.1 Vol.10 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_29901003 |
| language | es |
| publishDate | 2001 |
| publisher | Universidad del Bío Bío |
| spellingShingle | Optimización en simulación vía inteligencia artificial: Aplicación a un problema de manejo de materiales. Felipe Baesler Abufarde Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelo Simulación Optimización Algoritmos genéticos Optimización en simulación vía inteligencia artificial: Aplicación a un problema de manejo de materiales. Felipe Baesler Abufarde Milton Ramírez Monárdez Freddy Henríquez Martínez Guillermo Buot Rico Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelo Simulación Optimización Algoritmos genéticos El propósito del presente artículo es mostrar cómo un modelo de simulación y una heurística de inteligenciaartificial pueden ser usados con el fin de optimizar un sistema simulado. La optimización de modelos desimulación puede ser definida como el proceso de ligar un método de optimización con un modelo desimulación para determinar los valores apropiados de ciertos parámetros de entrada de manera tal que semaximice el desempeño del sistema simulado. Un caso real correspondiente a la empresa Codelco fue estudiadoy analizado utilizando esta técnica. Específicamente, un modelo de simulación representando el sistemaen estudio fue integrado con una rutina de algoritmos genéticos con el fin de encontrar una soluciónóptima o cercana al óptimo. Los resultados muestran que al usar algoritmos genéticos como estrategia deoptimización, es posible encontrar una buena solución al problema explorando solamente un 4.44% deltotal de espacio total de posibles combinaciones o escenarios. Finalmente se presentan algunos comentariosrespecto a posibles alternativas de investigación futura. 2001 artículo científico 0717-196X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29901003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=299 Theoria application/pdf Universidad del Bío Bío Theoria (Chile) Num.1 Vol.10 |
| title | Optimización en simulación vía inteligencia artificial: Aplicación a un problema de manejo de materiales. |
| topic | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelo Simulación Optimización Algoritmos genéticos |
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