La Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB y los miembros del comité editorial de la Revista Colombiana de Computación, tienen el placer de presentar a la comunidad científica esta nueva edición, la cual se constituye en un importante aporte al capital intelectual de Colombia y de la comunidad internacional. Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte.

En este volumen se han seleccionado artículos del Segundo Congreso Colombiano de Computación, así como trabajos enviados por otros autores

Continuando el proceso de generación de un espacio para la difusión de los resultados de investigación tanto en el ámbito colombiano como internacional, presentamos este nuevo número de la Revista Colombiana de Computación.

La Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) y los miembros del comité editorial de la Revista Colombiana de Computación, presentan a la comunidad científica esta nueva edición, generando un espacio para la difusión de los resultados de investigación tanto en el ámbito colombiano como internacional.  Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte.

La Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) tiene el placer de presentar a la comunidad científica esta nueva edición de la Revista Colombiana de Computación, la cual se constituye en un importante aporte al capital intelectual de colombia y de la comunidad internacional. Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte.

La Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB) tiene el placer de presentar a la comunidad científica esta nueva edición de la Revista Colombiana de Computación, la cual se constituye en un importante aporte al capital intelectual de colombia y de la comunidad internacional. Así mismo presentamos un reconocimiento a los autores, evaluadores y personal de apoyo administrativo por su importante aporte.

DOI: 10.5294/edu.2012.15.3.5 En este estudio se analiza el grado de conocimiento del concepto de crédito académico por parte de los estudiantes de ingeniería en las jornadas diurna y nocturna, la forma en que este se utiliza para planear el manejo del tiempo, y su incidencia en la calidad de la formación. Se realizaron encuestas a estudiantes de Ingeniería Industrial de diferentes universidades de Bogotá en las jornadas diurna y nocturna. Se propusieron las correspondientes pruebas de hipótesis estadísticas sobre los parámetros poblacionales de interés en cada una de las jornadas, y se decidió con una significancia del 10%. Los resultados muestran que para los estudiantes de las jornadas nocturnas no es posible cumplir con el tiempo de estudio extra clase determinado por el número de créditos que matriculan. Se proponen alternativas de solución, sin detrimento de la calidad de la educación. DOI: 10.5294/edu.2012.15.3.5 

Introducción: Los enfoques tradicionales de gestión de la estimación integral de una función general no resuelven el problema de cumplir con las restricciones en cada punto del dominio. Esto se logra mediante una formulación semi-infinita del problema, en la que existen grandes posibilidades para modelar muchas situaciones prácticas de la ecología industrial. Algunos de ellos se presentan en este documento.Objetivo: Basándose en estudios detallados ([1]-[3]) el propósito de este artículo es examinarlos y contribuir a difundir las aplicaciones de la programación semi-infinita (SIP) en la solución de problemas de control de contaminación ambiental.Metodología: Para su solución numérica se aplica el algoritmo estocástico de aproximaciones externas. Los experimentos se realizan en MATLAB.Resultados: Se presentan tres modelos, uno de ellos optimiza la potencia de emisiones de contaminación por fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área de ambiente. Segundo, optimiza la potencia de fuentes de polución con sus desplazamientos causado por el viento y el último optimiza la polución en áreas 3D entre un grupo de contaminantes y un grupo de purificadores.Conclusiones: El problema de optimización de emisiones de las fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área y sus desplazamientos por causa del viento puede ser modelado y resuelto como un problema de optimización semi-infinita. El criterio de parada del método utilizado no requiere solución de un problema adicional como normalmente sucede en este tipo de programación.

Se considera el problema de contaminación del aire en una región con n plantas químicas, cuyas proporciones de la emisión tienen que ser controladas de tal manera que el nivel anual de la concentración de contaminación en cada punto de la región satisface la norma establecida para la contaminación del aire. Es un problema de optimización semi-infinita y para resolverlo proponemos el algoritmo estocástico de aproximaciones externas para ser aplicado en una región industrial.Palabres claves: optimización semi-infinita, problema de contaminación de aire, algoritmos estocásticos.

Se propone un modelo matemático para la estimación estocástica del número de portadores de virus SARS-COv-2 en lugares donde hay alta concentración de población como centros comerciales u otros espacios cerrados. El objetivo de trabajo es obtener un modelo matemático de propagación de virus en espacios cerrados calculando el número de portadores nuevos dependiendo del cumplimiento o violación de las distancias seguras y de normas de protección, así como un algoritmo heurístico para su solución. Se recurrió al modelamiento matemático para abordar la situación de transmisión de virus y desarrollar un algoritmo heurístico para la solución del modelo matemático obtenido. La programación, los experimentos numéricos y los gráficos se realizaron en MATLAB. Los experimentos numéricos obtenidos para diferentes casos muestran la dependencia que existe entre la cantidad de nuevos portadores de virus con el no cumplimiento de las recomendaciones de distanciamiento social y de uso de elementos de protección personal. El modelo está abierto a complementos y mejoras y puede ser de interés para soportar la toma de decisiones que deben tomar las autoridades sanitarias y administrativas. El algoritmo resuelve el modelo matemático propuesto para rastrear la transmisión del virus cuando no se cumplen distancias seguras y de protección recomendadas. La aplicación del algoritmo permite proponer controles en situaciones complejas y poco predecibles de desarrollo epidémico en concentraciones de población, por lo que puede utilizarse para mejorar la calidad de las medidas médicas proactivas y demás decisiones relacionadas.