La logística y los problemas de distribución física

Empezamos una serie de posts que van a tratar aspectos relacionados con el transporte, la logística, la distribución de mercancías, la investigación de las operaciones y, en definitiva, la toma de decisiones en las empresas. Como siempre, el objeto es divulgativo, abriendo puertas a la reflexión y no pretendiendo, ni mucho menos, abarcar todos los aspectos relativos a un tema determinado. Empezamos, pues.

El National Council of Physical Distribution Management definió, en 1979 (ver Ballou, 1991) la gestión de la distribución física como “todas aquellas actividades encaminadas a la planificación, implementación y control de un flujo creciente de materias primas, recursos de producción y productos finales desde el punto de origen al de consumo”. Entre estas tareas se encuentran el servicio al cliente, la previsión de la demanda, el control de inventarios, los servicios de reparación, el manejo de mercancías, el procesamiento de pedidos, la selección de la ubicación geográfica de las fábricas y los almacenes, las compras, el empaquetado de productos, el tratamiento de las mercancías devueltas, la recuperación y tratamiento de desperdicios, la distribución y el transporte, y el almacenamiento. Sin embargo, otros autores prefieren emplear el término de logística empresarial. Continue reading “La logística y los problemas de distribución física”

Vigésima clase

En la clase del lunes 27 de abril de 2015 se han explicado los experimentos factoriales fraccionados y se ha realizado el laboratorio informático relacionado con los experimentos factoriales completos.

Como el próximo lunes 4 de  mayo tenemos la segunda prueba de evaluación continua, ps paso unas cuantas preguntas que deberíais ser capaces de responder:

  • ¿Qué prueba podemos utilizar para comprobar que la varianza de los grupos es igual en un ANOVA?
  • ¿Qué prueba alternativa al ANOVA se puede usar cuando las varianzas no son iguales?
  • ¿Entre qué valores se encuentra el coeficiente de correlación de Pearson?
  • ¿A partir de qué valor del coeficiente de correlación se considera buena la relación entre variables?
  • ¿Cuál es el ratio óptimo de observaciones por variable en un análisis por componentes principales?
  • ¿Qué mide la comunalidad en un análisis de componentes principales?
  • ¿Qué tipo de rotación es la habitual en el análisis de componentes principales? ¿Para qué se hace?
  • ¿Qué es la carga factorial en un análisis de componentes principales?
  • ¿Qué diferencia hay entre la correlación y la regresión?
  • ¿Qué mide el coeficiente de determinación R2 en una regresión?
  • ¿Qué método se utiliza para introducir las variables de forma consistente en una regresión lineal múltiple?

 

Decimoctava clase

2015-04-21 15.15.03La clase de hoy lunes 20 de abril de 2015 se ha dedicado a la exposición pública de los grupos. Cada grupo ha tenido 15 minutos para exponer un algoritmo heurístico y el resto de compañeros ha evaluado la presentación. ¡No olvidar de subir las presentaciones y las evaluaciones! Quedaron dos presentaciones pendientes para la clase de mañana.

Se recuerda que el próximo lunes 4 de mayo de 2015 tendrá lugar la segunda prueba de evaluación continua.

Diferencias entre un cerebro humano y un ordenador

Os dejo unos vídeos “Brain Quiz”, que es una serie de microespacios de divulgación científica sobre nuestro cerebro, producido por la UCC+i de la Universitat Politècnica de València y Medianomedia. Puedes ver todas los Brain Quiz en la lista de reproducción http://bit.ly/BrainQuiz y en el Canal Youtube de UPV Televisión: http:// youtube.com/UPVTV. También puedes seguirnos en http://facebook.com/UPVTV y http://twitter.com/UPVTV.

Espero que os gusten.

Trucos para representar gráficas de superficie en MATLAB

Las gráficas de superficie resultan de interés en nuestra asignatura por distintos motivos. Por ejemplo, para representar la Superficie de Respuesta en un Diseño de Experimentos, o bien cuando estamos representando la predicción de un fenómeno a través de unas redes neuronales. Sea cual sea el motivo, dejo a continuación algunas pautas para que esta tarea sea sencilla.

Sea, por ejemplo, la parametrización de un algoritmo de Simulated Annealing donde hemos realizado experimentos con distintas longitudes de cadenas de Markov (columnas) y distintos coeficientes de enfriamiento (filas). En la tabla se encuentran los resultados medios en coste encontrados tras realizar 9 ensayos en cada caso.

20000 30000 40000 50000
0,95 2652 2645 2637 2634
0,96 2650 2644 2637 2635
0,97 2648 2644 2637 2636
0,98 2647 2642 2637 2636
0,99 2647 2641 2637 2637

 

Para poder representar dichos puntos, necesitamos definir dos vectores fila: x será, por ejemplo, el vector fila de los coeficientes de enfriamiento, e y será el vector fila de las longitudes de cadena de Markov.

>> x=[0.95 0.96 0.97 0.98 0.99]

x =

0.9500 0.9600 0.9700 0.9800 0.9900

>> y=[20000 30000 40000 50000]

y =

20000 30000 40000 50000

>> z=[2652 2645 2637 2634

2650 2644 2637 2635
2648 2644 2637 2636
2647 2642 2637 2636
2647 2641 2637 2637]

z =

2652 2645 2637 2634
2650 2644 2637 2635
2648 2644 2637 2636
2647 2642 2637 2636
2647 2641 2637 2637

 Sin embargo, la matriz z tiene que trasponerse, de forma que en filas vengan los datos de y:

>> z=z’

z =

2652 2650 2648 2647 2647
2645 2644 2644 2642 2641
2637 2637 2637 2637 2637
2634 2635 2636 2636 2637

Ahora  ya podemos dibujar la superficie, con varias opciones:

>> mesh (x,y,z)

Superficie mesh

 >> surf(x,y,z)

 

Superficie surf

>> contour (x,y,z)

Superficie contour

 >> surfc (x,y,z)

Superficie surfc

 >> pcolor (x,y,z)

Superficie pcolor

 

 

Decimoséptima clase

Red neuronal artificial, http://commons.wikimedia.org/

La clase del martes 14 de abril de 2015 se dividió en dos partes. En la primera de ellas se realizó el Laboratorio Informático 7, que trataba de los diseños factoriales de experimentos. A continuación se realizó la introducción a la teoría de las redes neuronales.

Se recuerda que en la próxima clase se realizarán las exposiciones públicas de los artículos científicos relacionados con los algoritmos heurísticos. Se dispondrá de un máximo de 15 minutos de exposición por cada grupo. El resto de la clase debe traer una hoja Excel para la evaluación de la exposición oral, según la rúbrica de presentación oral que se puede descargar en Poliformat.

Métodos de investigación no convencionales basados en la inteligencia artificial

El pasado mes de octubre tuve la ocasión de impartir un seminario en la Universidad Católica de Chile denominado “Métodos de investigación no convencionales basados en la inteligencia artificial”. Os paso la presentación que hice. Espero que os guste.

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