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  • Exclusivo BibloRed
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A Structured Review of Quantitative Models of the Pharmaceutical Supply Chain

Por: Hindawi | Fecha: 2017

El objetivo de esta revisión es identificar y proporcionar una visión estructurada de los modelos cuantitativos en la cadena de suministro farmacéutica, un tema que no ha sido estudiado exhaustivamente en las revisiones anteriores sobre logística sanitaria relacionadas principalmente con modelos cuantitativos en estudios de atención médica o logística en hospitales. Los modelos se clasifican en tres categorías de clasificación: diseño de redes, modelos de inventario y optimización de una cadena de suministro farmacéutica. Se muestra una taxonomía para cada categoría que describe las características principales de cada eslabón incluido en la revisión; esta taxonomía permite a los lectores identificar fácilmente un artículo basado en los actores de la cadena de suministro farmacéutica. El proceso de búsqueda incluyó artículos de investigación publicados en las bases de datos entre 1984 y noviembre de 2016. En total se incluyeron 46 estudios. En el proceso de revisión encontramos que en los tres campos la fuente de incertidumbre más común utilizada es la demanda
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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A Structured Review of Quantitative Models of the Pharmaceutical Supply Chain

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  The Hierarchical Iterative Identification Algorithm for Multi-Input-Output-Error Systems with Autoregressive Noise

The Hierarchical Iterative Identification Algorithm for Multi-Input-Output-Error Systems with Autoregressive Noise

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Este documento considera el problema de identificación de sistemas autorregresivos de múltiples entradas y errores de múltiples salidas. Se presentan un algoritmo iterativo basado en gradiente jerárquico (H-GI) y un algoritmo iterativo basado en mínimos cuadrados jerárquico (H-LSI) utilizando el principio de identificación jerárquica. Se presentan un algoritmo iterativo basado en gradiente (GI) y un algoritmo iterativo basado en mínimos cuadrados (LSI) para comparación. Los resultados de la simulación indican que el algoritmo H-LSI puede obtener estimaciones de parámetros más precisas que el algoritmo LSI, y que el algoritmo H-GI converge más rápido que el algoritmo GI.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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The Hierarchical Iterative Identification Algorithm for Multi-Input-Output-Error Systems with Autoregressive Noise

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Modelling Decision-Making Processes in the Management Support of the Manufacturing Element in the Logistic Supply Chain

Modelling Decision-Making Processes in the Management Support of the Manufacturing Element in the Logistic Supply Chain

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Este artículo destaca los problemas del modelado matemático para un elemento específico de la cadena de suministro logístico, es decir, el sistema de fabricación. Se modela el complejo sistema de fabricación que consiste en un número determinado de subsistemas paralelos. Se enfatiza que el mismo procedimiento de fabricación se puede llevar a cabo en varias ubicaciones. Se explican los algoritmos de control, así como las estrategias de fabricación. Se introducen las ecuaciones de estado. El criterio de dos etapas nos permite utilizar los datos de resultado generados por el simulador del sistema de producción como datos iniciales para un procesamiento adicional; sin embargo, el objetivo principal sigue siendo minimizar el tiempo del curso de producción. El estudio de caso precisamente elaborado implementa datos iniciales obtenidos por procedimientos de simulación previos realizados en sistemas de fabricación que consisten en tres, cuatro y cinco subsistemas.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Modelling Decision-Making Processes in the Management Support of the Manufacturing Element in the Logistic Supply Chain

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Stabilization and Synchronization of Memristive Chaotic Circuits by Impulsive Control

Stabilization and Synchronization of Memristive Chaotic Circuits by Impulsive Control

Por: Hindawi | Fecha: 2017

El propósito de esta nota es estudiar el control impulsivo y la sincronización de circuitos caóticos basados en memristores mostrados por Muthuswamy. Primero establecemos una condición suficiente menos conservadora para la estabilidad de los circuitos caóticos basados en memristores. Después, discutimos el efecto de los errores en la estabilidad. Mientras tanto, también discutimos la sincronización impulsiva de dos sistemas caóticos basados en memristores. Nuestros resultados son más generales y más aplicables que los mostrados por Yang, Li y Huang. Finalmente, se presentan varios ejemplos numéricos para mostrar la efectividad de nuestros métodos.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  The Portfolio Balanced Risk Index Model and Analysis of Examples of Large-Scale Infrastructure Project

The Portfolio Balanced Risk Index Model and Analysis of Examples of Large-Scale Infrastructure Project

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Este documento se centra en un modelo de índice de riesgo equilibrado de cartera tridimensional para la evaluación de riesgos de proyectos de infraestructura a gran escala, como un tema candente de investigación actual. Teniendo en cuenta la subjetividad de la utilidad y la motivación de evaluación compleja, se construye un método de evaluación de equilibrio combinacional utilizando la forma de índice para reflejar los cambios totales de pérdida de riesgo. Para los problemas de evaluación y medición del índice de riesgo, este documento primero construye un sistema de índice de evaluación de riesgos y tres coeficientes de riesgo de un solo factor mediante encuestas y evaluaciones difusas. Luego calculamos el índice de riesgo de un solo factor, que llega al índice de riesgo de clasificación y combinación a través del método AHP. Finalmente, verificamos la validez del índice mediante el análisis de ejemplos. Con esta investigación ampliamos la dimensión de evaluación y proporcionamos una nueva herramienta analítica para el monitoreo y
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The Portfolio Balanced Risk Index Model and Analysis of Examples of Large-Scale Infrastructure Project

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Modeling and Error Compensation of Robotic Articulated Arm Coordinate Measuring Machines Using BP Neural Network

Modeling and Error Compensation of Robotic Articulated Arm Coordinate Measuring Machines Using BP Neural Network

Por: Hindawi | Fecha: 2017

La máquina de medición por coordenadas de brazo articulado (AACMM) es un instrumento estructural robótico específico, que utiliza el método D-H con el fin de modelar la cinemática y compensar errores. Sin embargo, es difícil para los modelos de compensación de errores existentes describir varios factores que afectan la precisión de la AACMM. En este documento, se propone un método de modelado y compensación de errores para la AACMM basado en Redes Neuronales de Retropropagación (BP). Según las mediciones disponibles, las poses de la AACMM se utilizan como entrada, y las coordenadas de la sonda se utilizan como salida de la red neuronal. Para evitar un entrenamiento tedioso y mejorar la eficiencia y precisión del entrenamiento, se desarrolla una estrategia de adquisición de datos según el comportamiento real de medición en el espacio conjunto. Se propone un modelo de red neuronal y se analiza utilizando datos generados mediante el método de Monte Carlo en simulaciones. La estructura y configuración de parámetros de la red neuronal se optimizan para mejorar la precisión de predicción y
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Ley Organica de Prevencion Deteccion y Erradicacion del Delito de Lavado de Activos y del Financiamiento de Delitos

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Cuestionario sobre Envejecimiento Questionnaire about Ageing

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Proyecto de preámbulo

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Complementary Variety, When Can Cooperation in Uncertain Environments Outperform Competitive Selection?

Complementary Variety, When Can Cooperation in Uncertain Environments Outperform Competitive Selection?

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Las poblaciones biológicas y socioeconómicas en evolución a veces pueden aumentar su tasa de crecimiento redistribuyendo cooperativamente recursos entre sus miembros. En entornos invariables, esto simplemente se reduce a reasignar recursos a tipos más aptos. En entornos inciertos y fluctuantes, la cooperación no siempre puede superar a la selección competitiva ciega. ¿Cuándo puede hacerlo? Las condiciones dependen de la forma particular del paisaje de aptitud. El artículo deriva una medida única que cuantifica en qué medida una intervención en entornos estocásticos puede superar posiblemente a las fuerzas ciegas de la selección natural. Es una medida multivariada y multinivel que cuantifica esencialmente la cantidad de variedad complementaria entre diferentes tipos de población y estados ambientales. Cuanto más complementaria sea la aptitud de los tipos en diferentes estados ambientales, mayor será el beneficio potencial de la cooperación estratégica sobre la selección competitiva. Con variedad complementaria, mantener constantes las participaciones de la población siempre superará a la sele
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Complementary Variety, When Can Cooperation in Uncertain Environments Outperform Competitive Selection?

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