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dc.contributor.advisorGuzmán-de-los-Riscos, Eduardo Francisco 
dc.contributor.advisorBelmonte-Martínez, María Victoria 
dc.contributor.authorOsorio Pena, Carlos Alonso
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2023-02-16T12:28:28Z
dc.date.available2023-02-16T12:28:28Z
dc.date.issued2022-09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/25973
dc.description.abstractVivimos en un mundo en el que cerca de un 10 % de la población global sufre desnutrición mientras, al mismo tiempo, el 17 % de los alimentos producidos acaban en la basura. La catástrofe ecológica, social y médica que produce este desperdicio es devastadora, y por ello, desde este trabajo queremos aportar nuestro granito de arena para contribuir a paliar esta situación. Parte de esa comida se desperdicia directamente en los supermercados, sin que acabe llegando al consumidor final, provocado por una gestión de inventario ineficiente. Este trabajo ha desarrollado un gestor de inventario de productos perecederos que sea capaz de encargar los pedidos para el día siguiente reduciendo lo máximo posible tanto la comida desperdiciada como las roturas de stock. Para ello se ha modelado un sistema basado en agentes apoyado por sistemas de aprendizaje por refuerzo profundo basado en modelos. Para minimizar el error de este sistema, se han calibrado las incertidumbres de la red neuronal bayesiana que utiliza, usando la técnica de calibración cuantil para regresión.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAlimentos - Consumoes_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subjectGrado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subject.otherGestión de inventarioes_ES
dc.subject.otherModelado y simulación basada en agenteses_ES
dc.subject.otherAprendizaje por refuerzo profundoes_ES
dc.subject.otherCalibraciónes_ES
dc.titleModelado y simulación basada en agentes de la gestión de un inventario de productos perecederos usando aprendizaje por refuerzo profundo basado en modelos calibradoses_ES
dc.title.alternativeAgent-based modeling of perishable inventory management using calibrated model-based deep reinforcement learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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