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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34252
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Cevallos Tapia, Carlos Patricio | - |
dc.contributor.author | Siguenza Guzman, Lorena Catalina | - |
dc.contributor.author | Peña Ortega, Mario Patricio | - |
dc.date.accessioned | 2020-05-08T16:14:40Z | - |
dc.date.available | 2020-05-08T16:14:40Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.isbn | 000-000-000-0 | - |
dc.identifier.issn | 0000-0000 | - |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.1109/LA-CCI47412.2019.9037050 | - |
dc.description | Un objetivo fundamental de cualquier sistema es obtener un estado óptimo. Estos estados óptimos se pueden encontrar en diferentes áreas, como la medicina, la ingeniería o la arquitectura. En el campo de la ingeniería industrial, uno de sus objetivos es mejorar u optimizar los procesos de la empresa para aumentar los beneficios y reducir los costos. En este contexto, un componente esencial es la cadena de suministro, que es una red en la que están asociadas diferentes entidades, como fabricantes, proveedores, distribuidores, minoristas, transportistas y clientes o usuarios finales. Se han desarrollado varios algoritmos de optimización con diferentes enfoques para optimizar la cadena de suministro. Sin embargo, todavía tienen problemas para cumplir algunos requisitos a la vez. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un algoritmo de optimización híbrido que aproveche las capacidades de diferentes enfoques. Este algoritmo, que presenta un esquema de optimización multi-objetivo, cumple con un compromiso entre la calidad de los resultados de optimización y el tiempo de ejecución. Con este fin, se utiliza una empresa de fabricación y ensamblaje como un caso de estudio para probar el algoritmo. Los resultados también se comparan con otros algoritmos de vanguardia que usan el mismo entorno de ejecución y configuraciones generales. Los resultados indican que el algoritmo híbrido converge en menos tiempo y, en la mayoría de los casos, podría alcanzar el óptimo global. | - |
dc.description.abstract | A fundamental goal of any system is to get an optimal state. These optimal states can be found in different areas, such as medicine, engineering, or architecture. In the field of industrial engineering, one of its objectives is improving or optimizing company processes in order to increase benefits while reducing costs. In this context, an essential component is the supply chain, which is a network in that different entities, such as manufacturers, suppliers, distributors, retailers, transporters, and customers or end-users, are associated. Several optimization algorithms with different approaches have been developed to optimize the supply chain. Nevertheless, they still have problems to fulfill some requirements at once. This research aims to develop a hybrid optimization algorithm that leverages the capabilities of different approaches. This algorithm, which presents a multi-objective optimization schema, meets a tradeoff between the optimization results quality and the runtime. To this end, a manufacturing and assembly company is used as a case study to prove the algorithm. The results are also compared with other state-of-the-art algorithms using the same execution environment and general settings. Findings indicate that the hybrid algorithm converges in less time and in most cases, it could reach the global optimal. | - |
dc.language.iso | es_ES | - |
dc.publisher | IEEE | - |
dc.source | 2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI) | - |
dc.subject | Optimization | - |
dc.subject | Supply chain | - |
dc.subject | Computational complexity | - |
dc.subject | Hybrid algorithm | - |
dc.title | A hybrid algorithm for supply chain optimization of assembly companies | - |
dc.type | ARTÍCULO DE CONFERENCIA | - |
dc.description.city | Guayaquil | - |
dc.ucuenca.idautor | 0105817258 | - |
dc.ucuenca.idautor | 0102659687 | - |
dc.ucuenca.idautor | 0302168141 | - |
dc.identifier.doi | 10.1109 / LA-CCI47412.2019.9037050 | - |
dc.ucuenca.embargoend | 2050-05-08 | - |
dc.ucuenca.version | Versión publicada | - |
dc.ucuenca.embargointerno | 2050-05-08 | - |
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio | 07 - Ingeniería, Industria y Construcción | - |
dc.ucuenca.afiliacion | Cevallos, C., Universidad de Cuenca, Departamento de Ciencias de la Computación, Cuenca, Ecuador | - |
dc.ucuenca.afiliacion | Siguenza, L., Universidad de Cuenca, Departamento de Ciencias de la Computación, Cuenca, Ecuador | - |
dc.ucuenca.afiliacion | Peña, M., Universidad de Cuenca, Dirección de Investigación, Cuenca, Ecuador | - |
dc.ucuenca.correspondencia | Peña Ortega, Mario Patricio, mario.penao@ucuenca.edu.ec | - |
dc.ucuenca.volumen | volumen 0 | - |
dc.ucuenca.indicebibliografico | SCOPUS | - |
dc.ucuenca.factorimpacto | 2.294 | - |
dc.ucuenca.cuartil | Q1 | - |
dc.ucuenca.numerocitaciones | 0 | - |
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio | 2. Ingeniería y Tecnología | - |
dc.ucuenca.pais | ECUADOR | - |
dc.ucuenca.conferencia | Conferencia IEEE de América Latina sobre Inteligencia Computacional 2019 (LA-CCI) | - |
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico | 2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías | - |
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado | 2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías | - |
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico | 071 - Ingeniería y Profesiones Afines | - |
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado | 0711 - Ingeniería y Procesos Químicos | - |
dc.ucuenca.fechainicioconferencia | 2019-11-11 | - |
dc.ucuenca.fechafinconferencia | 2019-11-15 | - |
dc.ucuenca.organizadorconferencia | IEEE LA-CCI | - |
dc.ucuenca.comiteorganizadorconferencia | IEEE LA-CCI 2019 | - |
dc.ucuenca.urifuente | https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9028002/proceeding | - |
dc.contributor.ponente | Peña Ortega, Mario Patricio | - |
Appears in Collections: | Artículos |
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