01983nab a2200253uuc4500 1565584 20240403170907.0 211209m01uu2018 spa 1565584 comduadb spa Higuita Alzate, David aut aut 813532 Método de combinación de pronósticos usando modelos Bayesianos y una metaheurística, caso de estudio texto txt (uri)http://www.rdaregistry.info/termList/RDAContentType/#1020 rdacontent RESUMEN: La planeación de pronósticos de demanda de productos perecederos es importante para todo tipo de industria que los manufacture o distribuya, en especial, cuando ésta tiene un comportamiento estacional y variabilidad difícil de predecir. En este trabajo se propone una metaheurística basada en Optimización por Colonia de Hormigas (ACO) para la combinación de pronósticos de múltiples productos, basada en tres modelos: Modelo Lineal Mixto (MLM), Modelo de Regresión Bayesiana (BRM) y Modelo Bayesiano Lineal Dinámico (BDLM), los cuales hacen parte de la combinación propuesta cuyo proceso se basa en la minimización del indicador de Media de Error Absoluto Porcentual Simétrico (SMAPE). Se encuentra que las metodologías de BDLM y de BRM obtienen buenos resultados de forma individual siendo mejor esta última, no obstante, el algoritmo ACO diseñado arroja un mejor resultado, facilitando una adecuada predicción de demanda de varios productos de una empresa del sector de cárnicos. Estadistica bayesiana 111504 Metaheurística 222280 Probabilidades - Modelos 57078 Optimización combinatoria lemb 35976 Valencia Cárdenas, Marisol aut aut 718522 Correa Morales, Juan Carlos aut aut 656456 DYNA (Medellín) Volumen 085, Número 207, Octubre de 2018, 337-345 188384 0012-7353 82258 ARIMP 830416 830416