Higuita Alzate, David creator aut aut Valencia Cárdenas, Marisol aut aut Correa Morales, Juan Carlos aut aut text 01uu 2018 continuing spa

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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 Metaheurística Probabilidades - Modelos Optimización combinatoria 0012-7353 188384 Volumen 085, Número 207, Octubre de 2018, 337-345 211209 20240403170907.0 1565584