UNA RED BAYESIANA PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE PARA MODELOS DE PLANEACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN

HUMBERTO  GARCÍA   CASTELLANOS; ADRIAN FRANCISCO LOERA CASTRO; CARLOS ALBERTO OCHOA ZEZATTI; JAIME SANCHEZ LEAL

doi:https://doi.org/10.6036/9764

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UNA RED BAYESIANA PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE PARA MODELOS DE PLANEACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN

SEPTIEMBRE 2020 - Volumen: 95 - Páginas: 465

DOI:

https://doi.org/10.6036/9764

Autores:

HUMBERTO GARCÍA CASTELLANOS

- ADRIAN FRANCISCO LOERA CASTRO - CARLOS ALBERTO OCHOA ZEZATTI -

JAIME SANCHEZ LEAL

Materias:

ORGANIZACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (LOGISTICA )

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Palabras clave:: Planificación de la distribución, Red Bayesiana, Cadena de Suministro, Simulación de Monte Carlo, Modelo de programación lineal de enteros mixtos, Cuantificación de incertidumbre., Quantification of uncertainty, distribution planning, Bayesian Networks, supply chain management, logistics
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

La incertidumbre es un tema clave en el diseño de ingeniería: las soluciones óptimas generalmente no implican márgenes de seguridad, pero los sistemas reales implican tener incertidumbre, variabilidad y error. Por ejemplo, la geometría, los parámetros del material, las condiciones de contorno o incluso el modelo en sí, incluyen incertidumbre. Para proporcionar diseños seguros, se debe considerar la incertidumbre en los modelos de optimización.

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