CREACIÓN DE CONTENIDO WEB MÓVIL CON BASE EN ECOSISTEMAS DE CONTENIDO (CREATION OF MOBILE WEB CONTENT BASED ON CONTENT ECOSYSTEMS)

Resumen Una Estrategia de contenido define cómo crear, entregar, mantener y gobernar el contenido de una organización con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario. El objetivo principal de este trabajo fue rediseñar un sitio web para mejorar la experiencia de los usuarios al ofrecer contenido que resulte útil, utilizable, atractivo y accesible desde diferentes plataformas y dispositivos. Para lograr esto, se propuso una guía paso a paso basada en un Ecosistema de Contenido. Luego, con base en esta guía, y como parte de un proceso de rediseño, se desarrolló un prototipo para un sitio web universitario. Finalmente, los resultados mostraron que el prototipo desarrollado resuelve los problemas identificados en el sitio web universitario original. Palabra(s) Clave: Accesibilidad web, Ecosistemas de contenido, Estrategia de contenido; Experiencia de usuario; Sitio Web Universitario, Usabilidad. Abstract A Content Strategy defines how to create, deliver, maintain and govern the content of an organization with the aim of improving the user experience. The main objective of this work was to redesign a website to improve the user experience by offering content that is useful, usable, attractive and accessible from different platforms and devices. To achieve this, a step-by-step guide based on a Content Ecosystem was proposed. Then, based on this guide, and as part of a redesign process, a prototype for a university website was developed. Finally, the results showed that the prototype developed solves the problems identified in the original university website. Keywords: Content ecosystems, Content strategy, University website, User experience, Usability, Web accessibility

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).Eje: Agentes y Sistemas InteligenciasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y operación óptima de una red urbana de distribución de agua potable con metaheurísticas

La optimización puede definirse como el proceso de tratar de encontrar la mejor solución posible para un determinado problema. En un problema de optimización existen diferentes soluciones y un criterio que permite discriminar el valor de calidad de cada solución. El problema de optimización del diseño de redes de distribución de agua potable es sumamente complejo debido a la relación no lineal entre el flujo y las pérdidas de carga y la presencia variables discretas como los diámetros de las tuberías y restricciones hidráulicas. Debido a que este problema pertenece a la clase de problemas NP-duros, los requisitos de cálculo para la obtención de una solución óptima crecen exponencialmente a medida que el tamaño de problema aumenta desde el punto de vista de la complejidad y del tiempo computacional. La mayoría de los grandes problemas de optimización discreta pueden ser resueltos sólo por los métodos metaheurísticos, en este proyecto se propone desarrollar algoritmos metaheurísticos que permitan brindar soluciones al diseño de una red optima de distribución de agua potable para la localidad de Caleta Olivia.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y operación óptima de una red urbana de distribución de agua potable con metaheurísticas

La optimización puede definirse como el proceso de tratar de encontrar la mejor solución posible para un determinado problema. En un problema de optimización existen diferentes soluciones y un criterio que permite discriminar el valor de calidad de cada solución. El problema de optimización del diseño de redes de distribución de agua potable es sumamente complejo debido a la relación no lineal entre el flujo y las pérdidas de carga y la presencia variables discretas como los diámetros de las tuberías y restricciones hidráulicas. Debido a que este problema pertenece a la clase de problemas NP-duros, los requisitos de cálculo para la obtención de una solución óptima crecen exponencialmente a medida que el tamaño de problema aumenta desde el punto de vista de la complejidad y del tiempo computacional. La mayoría de los grandes problemas de optimización discreta pueden ser resueltos sólo por los métodos metaheurísticos, en este proyecto se propone desarrollar algoritmos metaheurísticos que permitan brindar soluciones al diseño de una red optima de distribución de agua potable para la localidad de Caleta Olivia.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y operación óptima de una red urbana de distribución de agua potable con metaheurísticas

La optimización puede definirse como el proceso de tratar de encontrar la mejor solución posible para un determinado problema. En un problema de optimización existen diferentes soluciones y un criterio que permite discriminar el valor de calidad de cada solución. El problema de optimización del diseño de redes de distribución de agua potable es sumamente complejo debido a la relación no lineal entre el flujo y las pérdidas de carga y la presencia variables discretas como los diámetros de las tuberías y restricciones hidráulicas. Debido a que este problema pertenece a la clase de problemas NP-duros, los requisitos de cálculo para la obtención de una solución óptima crecen exponencialmente a medida que el tamaño de problema aumenta desde el punto de vista de la complejidad y del tiempo computacional. La mayoría de los grandes problemas de optimización discreta pueden ser resueltos sólo por los métodos metaheurísticos, en este proyecto se propone desarrollar algoritmos metaheurísticos que permitan brindar soluciones al diseño de una red optima de distribución de agua potable para la localidad de Caleta Olivia.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uso de metaheurísticas para el diseño de coberturas con radio frecuencia aplicadas a la telesupervisión de yacimientos petroleros

El petróleo es la base de energética más importante de nuestra sociedad. Su obtención, involucra una serie de etapas, donde la extracción y el transporte son de extrema criticidad por su elevado costo y los posibles daños medio ambientales. La supervisión y el control en estas dos etapas son fundamentales y la tecnología es la piedra angular para cumplir los objetivos de producción y medio ambiente. Los sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), se distribuyen en puntos estratégicos dentro de los yacimientos, para monitorear de forma automática las variables del proceso de extracción y transporte y detectar los posibles puntos de falla. La interacción entre el usuario y el sistema es mediante la interfaz HMI (Human Machine Interface) Para lograr la comunicación entre tanta cantidad de dispositivos (miles de pozos petroleros por yacimiento) se necesita una cobertura de comunicaciones muy eficiente y la capacidad de procesar datos con un tiempo de respuesta adecuado. El objetivo de esta línea de investigación es realizar el análisis, estudio e implementación de metaheurísticas, utilizando paralelismo y un modelo de propagación de radio frecuencia real, en yacimientos petroleros en la zona norte de la provincia de Santa Cruz, Argentina.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas avanzadas aplicadas a problemas de optimización

En el presente trabajo se describen las líneas de investigación en el campo de las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. La primera línea, está relacionada al estudio de mecanismos avanzados de mejora del proceso de búsqueda de metaheurísticas aplicadas a una batería de problemas representativos de optimización combinatoria. La segunda línea de trabajo se vincula con la aplicación de diferentes técnicas metaheurísticas al problema de ruteo de vehículos. Los aspectos a estudiar serán validados a través de estudios experimentales intensivos y analizados rigurosamente bajo la teoría estadística apropiada.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas avanzadas aplicadas a problemas de optimización

En el presente trabajo se describen las líneas de investigación en el campo de las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. La primera línea, está relacionada al estudio de mecanismos avanzados de mejora del proceso de búsqueda de metaheurísticas aplicadas a una batería de problemas representativos de optimización combinatoria. La segunda línea de trabajo se vincula con la aplicación de diferentes técnicas metaheurísticas al problema de ruteo de vehículos. Los aspectos a estudiar serán validados a través de estudios experimentales intensivos y analizados rigurosamente bajo la teoría estadística apropiada.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI