Revista de Matemáticas 18(1)
https://hdl.handle.net/10669/12980
2024-03-19T05:26:50ZPersonnel Selection Based on Fuzzy Methods
https://hdl.handle.net/10669/12993
Personnel Selection Based on Fuzzy Methods; Selección de Personal Basada en Métodos Difusos
The decisions of managers regarding the selection of staff strongly determine the success of the company. A correct choice of employees is a source of competitive advantage. We propose a fuzzy method for staff selection, based on competence management and the comparison with the valuation that the company considers the best in each competence (ideal candidate). Our method is based on the Hamming distance and a Matching Level Index. The algorithms, implemented in the software StaffDesigner, allow us to rank the candidates, even when the competences of the ideal candidate have been evaluated only in part. Our approach is applied in a numerical example.; Las decisiones de los directivos en cuanto a la selección de personal determinan en gran medida el éxito de la empresa. Una elección adecuada de los empleados proporciona una ventaja comparativa. Proponemos un método borroso para la selección de personal basado en la gestión de competencias y la comparación con la valoración que la empresa considera más adecuada para cada trabajo (el candidato ideal). Nuestro método utiliza la distancia de Hamming y el Matching Level Index. Los algoritmos, implementados con el software StaffDesigner, nos permite establecer un ranking de candidatos, incluso cuando las competencias del candidato ideal han sido evaluadas tan solo en parte. Nuestro enfoque está aplicado en un ejemplo numérico.
2011-03-18T00:00:00ZThe Decreasing digits and the a, b, c Model: A Proposal for Handling Populations in Shelters
https://hdl.handle.net/10669/12992
The Decreasing digits and the a, b, c Model: A Proposal for Handling Populations in Shelters; Los Dígitos Decrecientes y el Modelo a, b, c: Una Propuesta para el Manejo de Poblaciones en Albergues
Happened a catastrophe, some one of the impacted population should their move from its homes, toward refuges or shelters. To guarantee the essential services in the shelter, it is necessary to know the population size that remain in it, knowing that it will be a random number and that it responds mainly to rate the arrival and departure people. Since the arrivals and exits can be visualized as birth and dead process, it has been planned to emulate this situation making use of the sequences that are derived of two very simple concepts: The Decreasing digits (Dd) and the A, B, C model. The contribution of this work is their objective: To show like one can make use of the derived expressions of the A, B, C model and the decreasing digits, to obtain a population estimation that remains in a shelter, as consequence of a catastrophe.; Ocurrida una catástrofe, parte de la población impactada debe desplazarse desde sus hogares, hacia refugios o albergues. Para garantizar los servicios esenciales en el albergue, es necesario conocer el tamaño de la población que en él permanece, sabiendo que será un número aleatorio y que responde principalmente a las tasas de llegada y partida de las personas. Dado que las llegadas y salidas se pueden visualizar como un proceso de nacimiento y muerte, se ha pensado emular esta situación haciendo uso de las secuencias que se derivan de dos conceptos muy sencillos: los Dígitos decrecientes y el Modelo A, B, C. El aporte de este trabajo se traduce en objetivo del mismo: Mostrar como se puede hacer uso de las secuencias derivadas del Modelo A, B, C y los Dígitos decrecientes, para obtener estimados de la población que permanece en un albergue, como consecuencia de una catástrofe.
2011-03-18T00:00:00ZMinimal Reducts with Grasp
https://hdl.handle.net/10669/12991
Minimal Reducts with Grasp; Reductos Mínimos con Grasp
The proper detection of patient level of dementia is important to offer the suitable treatment. The diagnosis is based on certain criteria, reflected in the clinical examinations. From these examinations emerge the limitations and the degree in which each patient is in. In order to reduce the total of limitations to be evaluated, we used the rough set theory, this theory has been applied in areas of the artificial intelligence such as decision analysis, expert systems, knowledge discovery, classification with multiple attributes. In our case this theory is applied to find the minimal limitations set or reduct that generate the same classification that considering all the limitations, to fulfill this purpose we development an algorithm GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure).; La detección adecuada del nivel de demencia de un paciente es importante para brindar el tratamiento adecuado. El diagnóstico se basa en ciertos criterios, reflejados en los exámenes clínicos. De estos exámenes surgen las limitaciones y el grado en que se encuentra cada una de ellas en los pacientes. Para reducir el total de limitaciones a ser evaluadas, utilizamos la teoría de Conjuntos Imprecisos, esta teoría ha sido aplicada en áreas de la inteligencia artificial tales como análisis de decisiones, sistemas expertos, descubrimiento de conocimiento, clasificación con múltiples atributos. En nuestro caso se aplica para encontrar el conjunto mínimo de limitaciones o reducto que genera la misma clasificación que considerando todas las limitaciones, para ello se desarrollo un algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure).
2011-03-18T00:00:00ZHeuristic for Solving the Multiple Alignment Sequence Problem
https://hdl.handle.net/10669/12989
Heuristic for Solving the Multiple Alignment Sequence Problem; Heurística para Solucionar el Problema Alineamiento Múltiple de Secuencias
In this paper we developed a new algorithm for solving the problem of multiple sequence alignment (AM S), which is a hybrid metaheuristic based on harmony search and simulated annealing. The hybrid was validated with the methodology of Julie Thompson. This is a basic algorithm and and results obtained during this stage are encouraging.; En el presente trabajo se desarrolló un nuevo algoritmo para resolver el problema de alineamiento múltiple de secuencias (AMS)que es un híbrido basado en las metaheurísticas de búsqueda de armonía (HS) y recocido simulado (RS). Este fue validado con la metodología de Julie Thompson. Es un algoritmo básico y los resultados obtenidos durante esta etapa son alentadores.
2011-03-18T00:00:00Z