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(AEBO)-algoritmo bioinspirado de evasión de obstáculos

Ramos Acosta, Diego Alonso; Susa Rincón, José Luis (Universidad Distrital Francisco José de CaldasColombia, 2009)

En este artículo se presenta el desarrollo, prueba y resultados obtenidos del Algoritmo Bioinspirado de Evasión de Obstáculos (ABEO). El objetivo de este artículo es divulgar los resultados de la investigación que tuvo ...
Digital transformation of planning in the pharmaceutical sector

Santos Hernandez, Andrés Felipe; Jimenez Tocasuche, Ana María; Durán Sanjuán, María Fernanda; Colorado Gonzalez, Angie Jimena; Carrillo Barreto, Ingrid Yohana (2022)

Purpose: To adjust the inventory supply planning, through digital transformation that allows automation and tracking of demand behavior in real time and with low cost tool. Methodology: The collected database is loaded ...

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(AEBO)-algoritmo bioinspirado de evasión de obstáculos
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Ramos Acosta, Diego Alonso | 2009

En este artículo se presenta el desarrollo, prueba y resultados obtenidos del Algoritmo Bioinspirado de Evasión de Obstáculos (ABEO). El objetivo de este artículo es divulgar los resultados de la investigación que tuvo como propósito desarrollar un algoritmo que le permitiera a un robot móvil desplazarse de forma autónoma, a fin de alcanzar un objetivo evitando los obstáculos que encuentran en su trayectoria. Los requerimientos para el diseño del algoritmo fueron: alta velocidad de respuesta, bajo consumo de recursos de hardware y capacidad de respuesta ante situaciones no previstas. La prueba del algoritmo se realizó en un entorno simulado, con un robot que solo usa cuatro sensores de distancia, de características similares a uno real infrarrojo, en vez de veinticuatro sensores como en otros métodos de evasión de obstáculos similares. En la pruebas realizadas se comprobó la fiabilidad del método, se observó que ante situaciones no preestablecidas, tales como nuevos obstáculos en el entorno y con errores de medición de hasta el 50% el robot alcanzaba el objetivo, al mismo tiempo que evadía obstáculos.

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Digital transformation of planning in the pharmaceutical sector
...
Santos Hernandez, Andrés Felipe | 2022

Purpose: To adjust the inventory supply planning, through digital transformation that allows automation and tracking of demand behavior in real time and with low cost tool. Methodology: The collected database is loaded into an Excel along with the required input variables in each of the inventory policies. The data is processed and imported into Python, the demand forecasting is made and the policies are simulated to choose the one that generates the lowest cost. Results: The algorithm indicates the inventory scheduling to be implemented by the company according to the policy that allows the lowest costs and that supplies the demand of each product. Originality: The design of an original tool, that allows obtaining accuracy of the inventory management, with easy interaction of the user and the algorithm, through the reception of information and output of results in Excel, processed by python, across the synergy between the two programs.

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