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Ítem Optimización de portafolios de inversión con costos de transacción utilizando un algoritmo genético multiobjetivo: caso aplicado a la Bolsa de Valores de Colombia(Universidad Icesi, 2018-01-01) Rivera, Juan Carlos; De Greiff, SamuelThis paper discusses portfolio optimization by considering constraints imposed by financial markets and conditions of projects with excess liquidity, such as transaction costs, limited budget and short time planning horizons. In light of these constraints, conventional models are found to generate non-efficient portfolios. Consequently, a mathematical model is formulated and a multiobjective genetic algorithm is implemented in order to find efficient portfolios in the Colombian Stock Exchange (Bolsa de Valores de Colombia), minimizing risks and maximizing profits. In addition, results are shown which allow comparison between those portfolios obtained through the proposed model and the mean-variance model, highlighting the importance of transaction costs and budget in investment decision making.Ítem Ambiente software de entrenamiento de redes neuronales con ajuste evolutivo de la topología y las funciones de activación(Universidad Icesi, 2009-08-18T21:03:41Z) Méndez Ortiz, Edgar; Mariño, Juan Sebastián; Arguello Fuentes, HenryThis research examines two problems in the optimization in the neural networks used for most real applications: first, architectural design that involves determining the number of layers and neurons by layer, and second, the activation functions that will be should use in each of these layers. For it is developed a software tool based on genetic algorithms to find these parameters of a neural network. The developed tool allows the user to choose the algorithm used for training and also apply techniques to achieve better generalization such as the early stopping, the repetition of training and adjusting the training data to the activation functions used. Finally, the developed tool is tested into a specialized group of users who use the tool to find an optimal neural network architecture to solve a problem of identity verification through the facial image using artificial neural networks.Ítem Optimización geométrica de vanos residenciales para el trópico con aplicación de algoritmos genéticos y diseño paramétrico(Universidad Icesi, 2012-07-01) Betancourt Velasco, María Clara; García Alvarado, Rodrigo; Quintero Villareal, Lina MarcelaThe envelope openings of houses have a strong implication in the indoor environmental quality and energy consumption. Nevertheless, there are no precise regulations for its design in equatorial tropics. Normally these designs are based in the previous experiences and common sense of the architect. Determining the correct configuration of a design problem with the desired performance is now possible with the introduction of Parametric Design and Genetic Algorithms; through these it’s possible to obtain the best alternatives in the initial phase of design. The main focus of this investigation is to design windows that proportion adequate conditions of thermal and visual comfort, for a warm and humid tropical climate. The use of generative tools allows the evaluation of results in the initial stages of the project, giving the designer the possibility of choosing among diverse results with a high grade of efficiency and sustainability.Ítem Detailed design of fishbone warehouse layouts with vertical travel(2015-12-01) Martínez, Hector J.In this paper, we provide a method to generate a three-dimensional detailed design of fishbone layouts. This method takes the desired storage capacity and returns the location (x,y,z) of each opening of the warehouse in such a way that the total operational cost – area cost and material handling cost – of the warehouse is minimal. We model the arrangement of the openings using mathematical finite sequences and represent a fishbone layout in terms of four primary characteristics. Next, we develop an algorithm that generates a detailed design of a fishbone layout given values of its four primary characteristics. Then, we present an optimization model that finds the values for the four primary characteristics that minimize the total operational cost of the warehouse. Finally, we solve the optimization model using a genetic algorithm. Our results suggest that in 91.74% of the cases, our optimization procedure reaches a near optimum point – deviated only by 0.587% – in a reasonable computational time (maximum 4.5min). This paper aims to diminish dependence upon experts and human decision making in the process of implementing a fishbone layout on greenfield projects, and fulfills an identified need of warehouse practitioners by integrating the most recent advances on non-traditional layouts and detailed warehouse design.Ítem Uso de una herramienta computacional evolutiva para el diseño y optimización de vanos residenciales en el trópico(Formação, 2012-12-13) Betancourt Velasco, María ClaraFacades have great impact in a house´s performance being directly linked to energetic consumption and comfort. Computing sciences propose the systematization of design processes, making it possible to determine an optimal configuration for a tropical building, in order to get a desired comfort performance, based on the implementation of parametric design and artificial intelligence. This research seeks sustainable design by implementing design guidelines, geometrical parameterization and its further optimization. Now it is possible from early stages of design to provide results that can benefit people generating comfort conditions.Ítem Modelo de ruteo para recolección de leche cruda usando algoritmos genéticos(Universidad Icesi, Facultad de Ingeniería, 2014-10-01) Rosales Vásquez, Ricardo; Correa Valencia, MaritzaEl artículo examina el uso de un método metaheurística - algoritmos genéticos - para evaluar un modelo de rutas para la recolección de la leche cruda. Un modelo fue implementado en base a datos reales, recogidos a través de trabajo de campo, siguiendo el método de la «agente de viajar problema», utilizando la caja de herramientas del algoritmo genético Matlab. Los resultados muestran que las rutas obtenidos con la aplicación del algoritmo genético son factibles en términos de tiempo y nodos visitados, demostrando el potencial de esta herramienta. Los costes obtenidos por este método se diferencian de los métodos actuales en alrededor de 3%, que está dentro del rango reportado en la literatura.Ítem Fundamentos y perspectivas de algoritmos inspirados en sistemas biológicos(Universidad Icesi, 2015-01-01) Barona Figueroa, Mónica; Quintero Moreno, Fernando; Asesor TesisDesde la década de 1940 se hizo una primera apuesta de sugerir la computación natural para el desarrollo de algoritmos en la resolución de diversos problemas complejos. Desde entonces, a la medida que se desarrolló la programación matemática y las cualidades computacionales hicieron posible las soluciones de modelos que dan soporte a decisiones organizacionales, se fue teniendo como referente a los sistemas naturales, contenidos dentro la biomímesis, para desarrollar algoritmos, inspirados biológicamente, que brinden soluciones a problemas más complejos, a través de la creación de métodos meta heurísticos, análogos a funcionalidades de redes neuronales, procesos evolutivos, sistemas sociales enjambres y al sistema inmunológico, todo dado a que la programación matemática queda imposibilitada en dar solución en tiempos razonables para problemas combinatorios. Es entonces que el objetivo de este trabajo parte del interés de conocer meta heurísticas inspiradas en la biología, partiendo del origen de la biomímesis y conociendo sus múltiples posibilidades metafóricas que sirven de fuente de inspiración en la búsqueda de soluciones reales en ingeniería.Ítem Construcción de portafolios multiobjetivo, de acciones y criptomonedas, utilizando algoritmo genético(Universidad Icesi, 2022-01-01) Orozco Echeverri, Santiago; Vargas Hernández, Felipe; Rodríguez Ramos, Yeny Esperanza; Asesor TesisEs propio del progreso observar cómo nacen nuevos métodos para satisfacer alguna necesidad del ser humano, sin embargo, existen ciertos campos donde el proceso de innovación y desarrollo no ha sido tan vertiginoso como en otros, la optimización de portafolios es uno de estos campos. Hasta el día de hoy la teoría de portafolios propuesta por Markowitz a mediados del siglo pasado sigue siendo la metodología más ampliamente aceptada para optimizar portafolios, cabe destacar que esta es una metodología de procesos muy simple cuyo único objetivo es maximizar el retorno del portafolio. Gracias a la condición previamente mencionada nace la pregunta que dio origen a este trabajo: ¿es posible desarrollar un modelo que sea capaz de maximizar el retorno de un portafolio y a su vez minimice el riesgo del mismo? El presente trabajo propone una metodología que busca satisfacer ambas condiciones expresadas en la pregunta anterior y es que en el presente documento se expondrán los esfuerzos, el planteamiento y los resultados obtenidos al desarrollar un modelo multiobjetivo que utiliza el algoritmo genético como método de optimización para elaborar portafolios que maximicen el retorno y minimicen el riesgo. Se evidenciará que en efecto es posible desarrollar un modelo capaz de satisfacer ambos objetivos y adicionalmente se mostraran los efectos de agregar criptomonedas a estos portafolios, con lo que se pretende entender el efecto de estos activos al adicionarlos a portafolios compuestos por los activos tradicionales de renta variable.