02011nab a2200253uuc4500001000800000005001700008008004100025035001200066040001300078041000800091100004500099245011300144336009100257520103400348650003401382650002901416650003601445650004501481700005101526700005001577773010101627942001001728999001901738156558420240403170907.0211209m01uu2018                    spa    a1565584  ccomduadb  aspa10aHiguita Alzate, David 4auteaut981353210aMétodo de combinación de pronósticos usando modelos Bayesianos y una metaheurística, caso de estudio  atextobtxt0(uri)http://www.rdaregistry.info/termList/RDAContentType/#10202rdacontent3 aRESUMEN: 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.  aEstadistica bayesiana9111504  aMetaheurística9222280  aProbabilidades - Modelos957078 7aOptimización combinatoria2lemb93597610aValencia Cárdenas, Marisol4auteaut971852210aCorrea Morales, Juan Carlos4auteaut96564560 tDYNA (Medellín)gVolumen 085, Número 207, Octubre de 2018, 337-345w188384x0012-7353082258  cARIMP  c830416d830416