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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaAlgoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno / Juan Carlos Juarez Vargas / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Contabilidad y Administración (2018)
Título : Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Juan Carlos Juarez Vargas, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Contabilidad y Administración Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 100 p. Il.: gráfs.; tbls. Dimensiones: 30 cm. Nota general: Para optar el grado académico de: Doctoris Scientiae en Administración Idioma : Español (spa) Resumen: La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales. Nota de contenido: Algoritmo Genético, Capital Humano, Factores de Personalidad, Métrica 3 y Test de Cattell. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/handle/UNAP/8119/Juan_Carlos_Juarez_Var [...] Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=104562 Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno [texto impreso] / Juan Carlos Juarez Vargas, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Contabilidad y Administración, 2018 . - 100 p. : gráfs.; tbls. ; 30 cm.
Para optar el grado académico de: Doctoris Scientiae en Administración
Idioma : Español (spa)
Resumen: La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales. Nota de contenido: Algoritmo Genético, Capital Humano, Factores de Personalidad, Métrica 3 y Test de Cattell. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/handle/UNAP/8119/Juan_Carlos_Juarez_Var [...] Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=104562
Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno
La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales.
Juarez Vargas, Juan Carlos - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Contabilidad y Administración - 2018
Para optar el grado académico de: Doctoris Scientiae en Administración
Algoritmo Genético, Capital Humano, Factores de Personalidad, Métrica 3 y Test de Cattell.
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Título : Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Juan Carlos Juarez Vargas, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Administración Fecha de publicación: 1018 Número de páginas: 117 páginas Il.: ilustraciones, tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Grado Académico de Doctoris Scientiae en Administración Idioma : Español (spa) Resumen: La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/8119 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=110319 Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno [texto impreso] / Juan Carlos Juarez Vargas, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Administración, 1018 . - 117 páginas : ilustraciones, tablas ; 30 cm.
Para Optar Grado Académico de Doctoris Scientiae en Administración
Idioma : Español (spa)
Resumen: La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/8119 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=110319
Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno
La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales.
Juarez Vargas, Juan Carlos - [S.l.] : Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Doctorado en Administración - 1018
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Título : Clustering con algoritmos genéticos para la generación de grupos de estudio de desempeño homogéneo de los estudiantes de Jose Antonio Encinas, 2011 Tipo de documento: texto impreso Autores: Juan Carlos Juarez Vargas, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática Fecha de publicación: 2012 Número de páginas: 120 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm. Nota general: Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática Idioma : Español (spa) Clasificación: [Agneaux] Profesión médica - Derecho Clasificación: 637.302 Resumen: Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC´s) y fundamentados en la Tecnología Educativa (TE). Parte de desarrollo de sesiones de aprendizaje y métodos de enseñanza es de crear grupos de Estudio, los cuales son muchas veces seleccionados al azar o pueden ser dejados a libertad de los estudiantes de conformar grupos de trabajo, muchas veces dentro de los grupos de trabajo se distribuyen considerando atributos no académicos, lo que hace que estos grupos no sean distribuidos en forma equitativa. Existen métodos de agrupación o Clustering que permiten formar grupos considerando alguna característica relevante lo cual ayudaría muchísimo a seleccionar grupo de estudiantes que de cierta forma crearían grupos con las mismas potencialidades y características lo cual haría que la competencia de trabajo entre los grupos sea mucho mejor, la desventaja de estos métodos de clustering no muestra resultados variados, es decir que generan grupos o clusters y en cada iteración no cambian los elementos que los componen. Los Algoritmos Genéticos se convierten en una alternativa muy conveniente para generar patrones aleatorios entre los individuos que conforman los grupos lo que harían dentro de los métodos de clustering generar grupos de estudiantes diversos en cada iteración los cual ayudaría a generar grupos homogéneos diversos por lo tanto mayor posibilidad de encontrar un balance entre ellos. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=78153 Clustering con algoritmos genéticos para la generación de grupos de estudio de desempeño homogéneo de los estudiantes de Jose Antonio Encinas, 2011 [texto impreso] / Juan Carlos Juarez Vargas, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática, 2012 . - 120 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm.
Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática
Idioma : Español (spa)
Clasificación: [Agneaux] Profesión médica - Derecho Clasificación: 637.302 Resumen: Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC´s) y fundamentados en la Tecnología Educativa (TE). Parte de desarrollo de sesiones de aprendizaje y métodos de enseñanza es de crear grupos de Estudio, los cuales son muchas veces seleccionados al azar o pueden ser dejados a libertad de los estudiantes de conformar grupos de trabajo, muchas veces dentro de los grupos de trabajo se distribuyen considerando atributos no académicos, lo que hace que estos grupos no sean distribuidos en forma equitativa. Existen métodos de agrupación o Clustering que permiten formar grupos considerando alguna característica relevante lo cual ayudaría muchísimo a seleccionar grupo de estudiantes que de cierta forma crearían grupos con las mismas potencialidades y características lo cual haría que la competencia de trabajo entre los grupos sea mucho mejor, la desventaja de estos métodos de clustering no muestra resultados variados, es decir que generan grupos o clusters y en cada iteración no cambian los elementos que los componen. Los Algoritmos Genéticos se convierten en una alternativa muy conveniente para generar patrones aleatorios entre los individuos que conforman los grupos lo que harían dentro de los métodos de clustering generar grupos de estudiantes diversos en cada iteración los cual ayudaría a generar grupos homogéneos diversos por lo tanto mayor posibilidad de encontrar un balance entre ellos. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=78153
Clustering con algoritmos genéticos para la generación de grupos de estudio de desempeño homogéneo de los estudiantes de Jose Antonio Encinas, 2011
Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC´s) y fundamentados en la Tecnología Educativa (TE). Parte de desarrollo de sesiones de aprendizaje y métodos de enseñanza es de crear grupos de Estudio, los cuales son muchas veces seleccionados al azar o pueden ser dejados a libertad de los estudiantes de conformar grupos de trabajo, muchas veces dentro de los grupos de trabajo se distribuyen considerando atributos no académicos, lo que hace que estos grupos no sean distribuidos en forma equitativa. Existen métodos de agrupación o Clustering que permiten formar grupos considerando alguna característica relevante lo cual ayudaría muchísimo a seleccionar grupo de estudiantes que de cierta forma crearían grupos con las mismas potencialidades y características lo cual haría que la competencia de trabajo entre los grupos sea mucho mejor, la desventaja de estos métodos de clustering no muestra resultados variados, es decir que generan grupos o clusters y en cada iteración no cambian los elementos que los componen. Los Algoritmos Genéticos se convierten en una alternativa muy conveniente para generar patrones aleatorios entre los individuos que conforman los grupos lo que harían dentro de los métodos de clustering generar grupos de estudiantes diversos en cada iteración los cual ayudaría a generar grupos homogéneos diversos por lo tanto mayor posibilidad de encontrar un balance entre ellos.
Juarez Vargas, Juan Carlos - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática - 2012
Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado EPG083-1450-01 JUA Tesis de Maestría Bib. Postgrado Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleEPG083-1451-02 JUA Tesis de Maestría Bib. Postgrado Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleEPG716-00716-01 005.1 J81 Tesis de Maestría Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
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