Hola Javier,
Los métodos de optimización basados en programación lineal (en sus
múltiples variedades) son los que se han venido utilizando con más
frecuencia en las empresas justamente para encontrar puntos óptimos de
fabricación (costes mínimos, maximizar ganancias, etc). Este tipo de
optimización lo puedes hacer con "R" sin problemas y ejemplos de usos,
buscando por "Linear Programming" los encuentras fácilmente. Aquí
tienes un
ejemplo:
http://spartan.ac.brocku.ca/~pscarbrough/scarb-alp-burch/Chapters%201-24-16.htm
Ahora este tipo de algoritmos, aunque siguen siendo útiles, se utilizan
menos. Ya muchos de los ERPs llevan incorporados esta lógica y ya orientan
sobre los lotes de fabricación mínimos, momentos de lanzamiento de pedidos,
etc. Dejando la aplicación de estos otros nuevos algoritmos de optimización
(redes neuronales, algoritmos genéticos entre otros) para el análisis de
temas más de clasificación y modelización (para predecir resultados). Entre
otras cosas porque las redes neuronales presentan problemas de
convergencia, ajuste de parámetros, etc. Cosas que con un SIMPLEX no ocurre
los resultados son inmediatos.
Un caso de esta aplicación del uso de redes para temas un tanto peculiares
es este que apareció hace un tiempo en la prensa española:
http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-05-05/quiebra-banco-rescate-banco-madrid_787740/
No sé si los datos están disponibles, para poder reproducir el caso...
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 12 de abril de 2016, 22:45, Javier Marcuzzi <
javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:
> Estimados
>
> Estoy pensado algo en redes neuronales, pero la documentación suele
> confundirme.
>
> Hay algunos ejemplos donde se entrena en algo muy simple como una tabla de
> multiplicar, o una recta de regresión.
>
> A esto en R lo podría resolver, es muy simple con ln()?, si es algo más
> complejo con alguna librería de optimización.
>
> Si utilizo librerías de optimización puedo colocar valores, entre máximos
> y mínimos, calcular el mayor ingreso o el menor costo de producción. Un
> problema de costos.
>
> Ahora por ejemplo, monmlp.cost (librería monmlp, que utiliza redes
> neuronales) dice (MONMLP mean squared error cost function with analytical
> calculation of its gradient via backpropagation).
>
> Encuentro problemas con la documentación por la palabra costo, pensando en
> aumentar la ganancia o disminuir los egresos, no en costos informáticos por
> procesos numéricos.
>
> Los ejemplos que encuentro no son apropiados para estudiar un caso con R,
> aunque encontré algunos trabajos donde optimizan con redes neuronales.
>
> ¿Alguno usó una librería con alguna función para optimizar costos o
> ganancias en una empresa utilizando redes neuronales? Mi pregunta es libre,
> no es sobre datos concretos, forma parte de mis ejercicios personales con
R.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
[[alternative HTML version deleted]]