Sumario: Introducción, alcance y objetivos - Análisis de la situación actual de la empresa - Estudio de mercado - Análisis técnico - Análisis económico y financiero - Conclusiones finales.

Introducción al proyecto - Descripción de la empresa - Descripción del producto - Estudio de mercado - Descripción del proceso - Estudio técnico - Estudio económico - Implementación del proyecto - Conclusiones.

Sumario: Introducción - Resumen ejecutivo - La empresa - Estructura administrativa de la empresa - Estudio de mercado - Estudio técnico - Evaluación económica - Evaluación económica financiera - Conclusión.

Sumario: Estudio de mercado; Estudio técnico; Estudio de condiciones ambientales de trabajo; Estudio administrativo; Estudio legal; Estudio económico y financiero; Conclusión.

Utilizando valores de cierres semanales de los índices bursátiles estadounidenses Dow Jones(DJI), S&P500 (GSPC), Nasdaq (IXIC) y NYSE Composite (NYA), correspondientes al período comprendido entre el 4 de enero de 1980 al 31 de diciembre de 2005, se analiza la eficacia del Algoritmo Genético como técnica de optimización de estructuras de modelos GARCH para la predicción de retornos bursátiles. Los resultados obtenidos mediante Algoritmo Genético, considerando el Error Cuadrático Medio (ECM) como criterio de comparación, fueron contrastados con los de un modelo GARCH (1,1), un modelo GARCH especificado aleatoriamente y un modelo GARCH optimizado mediante Fuerza Bruta (probando todos los modelos posibles). Se efectuó un test de significancia estadística sobre la diferencia de ECM entre los modelos contrastados, además de realizar algunos test complementarios para medir el nivel de la aplicabilidad de los modelos (test LM de Engle, test Portmentau de bicorrelaciones de Hinich (test H) y test de correlaciones simples (testC)). Para todos los índices bajo análisis, los modelos GARCH optimizados por el Algoritmo Genético alcanzaron un ECM (para un conjunto extra muestral de 200 observaciones semanales) menor que el obtenido a través del modelo GARCH (1,1) y el modelo GARCH generado aleatoriamente. Sin embargo, y como era de esperar, el resultado en ECM fue mayor al del modelo obtenido por Fuerza Bruta. La diferencia entre el resultado del Algoritmo Genético y el de un modelo GARCH (1,1) resultó ser, en todos los casos, estadísticamente significativa a un 1% de significancia. Al comparar los resultados con el modelo GARCH especificado de manera aleatoria, sólo la diferencia entre ECM es significativa, a un 5% de nivel de significancia, para el caso del índice GSPC. Al analizar las diferencias de ECM entre los modelos obtenidos mediante Algoritmo Genético y Fuerza Bruta, éstas resultaron ser no significativas, salvo para el índice GSPC que fue significativa a un 10%. De esta manera, se puede concluir que un modelo GARCH optimizado mediante Algoritmo Genético podría obtener mejores resultados que una modelo GARCH (1,1) usado ampliamente en la literatura financiera. Además, el resultado obtenido mediante Algoritmo Genético no presenta desviaciones significativas con respecto de la mejor especificación posible. De este modo, se presenta evidencia a favor del Algoritmo Genético como técnica de optimización de estructuras de modelos GARCH.

VII Jornadas Nacionales de Bibliotecas Académicas. "El aporte de la Biblioteca Univesitaria a la calidad Educativa", realizada del 7 al 8 de Junio de 2018 en la Universidad Continental, Huancayo. Perú. Evento organizado por Altamira. / Conferencia que aborta los tema de optimización del proceso de catalogación en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas

Magíster en Ingeniería con Tecnología de Información / En industrias altamente competitivas como las líneas aéreas, la estrategia de relación estrecha con el cliente y el modelo de negocio, asociado a determinar demanda y segmentarla de modo de poder determinar la oferta (cuándo y cómo vender) de aviones por asientos para una determinada ruta, hace la diferencia en el negocio aéreo. Para esto existe una técnica llamada Revenue Management, que permite a las empresas generar rentabilidad en el corto y largo plazo. El rediseño de procesos se basa en la metodología de diseño, a partir de patrones de procesos, que es detallada desde la arquitectura de procesos hasta el diseño del apoyo computacional y lógicas de negocio requeridos para implementarlo. Además, se realizó una prueba de concepto para el proceso de Pronóstico y Optimización de vuelos, donde se corroboró la desactualización del modelo y se redujo el porcentaje de falla, llegando a un 7%, mediante una calibración de los datos históricos y cargando near real time , los cambios en reservas sobre el modelo. Finalmente, la experiencia de esta prueba de concepto es generalizada en la construcción de un Framework, desarrollado para cualquier empresa que utilice modelos predictivos y desee actualizarlos en el tiempo. En términos de la justificación económica del proyecto, se podrá ver que es alta, ya que los beneficios que otorga a la compañía por cada unidad del porcentaje de error que se disminuyan y las nuevas oportunidad que genera a las áreas de ventas, se espera que sean del orden de los 2 millones de usd. Haciendo muy rentable el proyecto, pagándose en el mes 8 de proyecto.

Ingeniero Civil Matemático / En esta memoria se extiende el resultado de integración de Correa y Hantoute presentado en \cite{Correa1}, que dice que si un espacio de Banach $X$ tiene la propiedad de Radon-Nykod\'ym (RNP), entonces para todo par de funciones $f,g:X\to\Rex$ con $f$ epi-pointed y semicontinua inferior, y tal que $\partial f\subseteq \partial g$, se cumple que existe una constante $c\in\R$ tal que \[ \cco f = \overline. \] Se introduce la noción de funciones integrables, que tienen las condiciones necesarias y suficientes para que la fórmula de integración anterior se cumpla, independiente de la RNP. Además, se definen las funciones cuasi-integrables, que son aquellas funciones $f$ epi-pointed que sólo necesitan para ser integrables que exista un denso $D$ del interior del dominio de $f^*$ donde se satisfaga que \[ \clss = \partial f^*(x^*),\quad\forall x^*\in D. \] Se dan caracterizaciones de la ecuación anterior y luego se define la familia de espacios de Banach donde para toda función $f$ epi-pointed, su conjugada satisface dicha ecuación en un denso del interior de su dominio: Los espacios cuyo dual tiene la propiedad de continuidad del subdiferencial débil ($w$-SCP). Se muestra que esta es la familia de espacios de Banach más grande donde toda función cuasi-integrable es integrable. Se termina la memoria dando varias caracterizaciones de los espacios cuyo dual tiene la $w$-SCP y se plantean algunas conjeturas sobre la estructura de los mismos.

La Brigada Canina de la Gerencia de Seguridad Ciudadana de la Municipalidad Metropolitana de Lima es una unidad especializada que por medio de canes entrenados cumple distintas funciones según las necesidades identificadas por la Gerencia de Seguridad Ciudadana, así mismo cumple una función disuasiva frente al problema de la delincuencia en zonas críticas de Lima Metropolitana; para luego mediante la utilización adecuada de canes, mejorar la calidad de vida de los ciudadanos En la especialidad de seguridad destacan las razas: Rottweiler, Labrador, Dóberman, Pastor Alemán, entre otros con ellos se realizan operativos preventivos y acciones disuasivas, mientras que en las labores de detección de pirotécnicos contamos con dos ejemplares de la raza Labrador y Dóberman. Diariamente se realizan distintos tipos de actividades dentro de la brigada canina, entre ellas está la parte administrativa, en lo que se va a enfocar la tesis. En la mencionada área se gestiona una serie de documentación que guarda relación con el can, desde el ingreso de un guía canino, hasta las operaciones que el can realiza para la brigada canina, dentro ello está incluido la parte de salubridad del can que es la parte de veterinaria que se ve de forma general, para cumplir con sus normas y así ejecutar sus operaciones, para lo cual es necesario el cumplimiento de todas las cosas mencionadas anteriormente. En la elaboración de la aplicación web, se ha seguido una serie de pasos basados en una metodología especial que es el RUP, lo cual en la primera fase se realizó la recolección de toda la información posible brindada por la Municipalidad Metropolitana de Lima y así poder establecer un acuerdo entre los interesados acerca de los objetivos del proyecto, luego se procedió a la elaboración, básicamente el objetivo de esta segunda fase era establecer la arquitectura base del sistema para proveer bases estables para el esfuerzo de diseño e implementación de la siguientes fases, luego se procedió a la construcción y finalmente a la transición que es la fase que se enfoca en asegurar que el software esté disponible para la Municipalidad Metropolitana de Lima

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Matemático / En el presente trabajo se estudia el problema de envasado y embotellado de pedidos en líneas de producción. El problema es de tipo scheduling con características propias. La resolución del problema se aborda desde dos ángulos. El primer enfoque consiste en plantear un problema de programación lineal mixto satisfaciendo las restricciones operacionales del sistema. Los resultados de esta primera estrategia satisfacen los requerimientos técnicos, sin embargo, los altos tiempos computacionales impiden su utilización para casos reales. El segundo enfoque consiste en la utilización de un Algoritmo Glotón Usando Constraint Programming (AGUCP) más una estrategia de mejoramiento de la solución. AGUCP permite encontrar una solución factible al problema planteado en el modelo de programación lineal mixto con una calidad aceptable. En este caso, los tiempos computacionales son excelentes incluso para casos de gran tamaño. Sin embargo existe un porcentaje de entre el 15% y el 20% de los casos estudiados en los cuales el algoritmo no encuentra solución. Se presenta además una mejora a la heurística AGUCP, la cual se denomina AGUCP++ y consiste básicamente en una implementación propia de AGUCP adaptando el modelo para enfocarse directamente en las variables de decisión de modo de insertarse mejor al espíritu del Constraint Programming. La implementación de este algoritmo fue hecha en Python. Las principales mejoras de este nuevo algoritmo son: (i) Se trabaja con una menor cantidad de variables debido al modo de guardar la información. (ii) El algoritmo entrega una solución, a pesar que, haya uno o más trabajos que no pudieron incorporarse. (iii) Se disminuye la cantidad de casos en los cuales no todos los trabajos son agendados a un 5 %. Esto depende esencialmente de cuan exigentes sea el caso de estudio. (iv) Los tiempos computacionales disminuyen en un 70% en comparación con AGUCP Finalmente, se incorpora una técnica de mejoramiento de la solución obtenida a través de AGUCP++, utilizando una estrategia basada en la técnica llamada Local Search. Estas búsquedas locales operan optimizando sobre un número acotado de trabajos -a partir de una solución inicial-, dejando fijos los demás. Esta estrategia permite, en poco tiempo, obtener mejoras sustantivas de la solución. Según los experimentos realizados, el porcentaje de mejora varía entre un 5% y un 28%.