La asignación de tráfico es una de las etapas más importante de la planificación del transporte, sin embargo su aplicación a casos reales en ciudades de tamaño medio y grande se hace difícil de resolver por la gran escala y complejidad computacional de estos modelos, asociada a su naturaleza combinatoria y no lineal. El objetivo de este artículo es presentar un método de descomposición basado en subregiones y una regla heurística sencilla, para resolver modelos de asignación de tráfico de gran escala, que reducen la cantidad de variables y de ecuaciones del modelo, sin comprometer la calidad de la solución. El modelo de asignación de tráfico propuesto es aplicado a la red multimodal de vías principales del Valle de Aburrá, y dicha aplicación resulta en un problema de gran escala, por el alto número de variables y ecuaciones asociadas. El método propuesto reduce significativamente la complejidad computacional del problema y encuentra soluciones adecuadas en un tiempo de ejecución razonable para un modelo de gran escala.

Se presenta una metodología reciente para optimización de un sistema energético complejo introduciendo factores externos, basada en el desarrollo de fronteras Pareto -óptimas a partir de algoritmos evolutivos multiobjetivos (AEMO) empleados en la resolución de problemas energéticos reales de optimización no lineal. Se incluyen objetivos: termo-económico, tecnológico y ambiental, a los cuales se les asigna un peso para evaluar la función de aptitud, formada por una suma de promedios de cada objetivo. El sistemaenergético complejo está formado por un ciclo combinado (subsistema I) y un gasificador (subsistema II). El desempeño de los pesos en cada objetivo se modela por reglas heurísticas, mientras que las modificaciones de las variables de decisión se basan enaplicaciones aleatorias. La metodología expuesta, permite evaluar funciones objetivo formadas por costos del combustible, costos variables de operación y costos de mantenimiento, los cuales están incluidos en la ecuación de capital de inversión. Las metas en la optimización del sistema global son minimizar los costos del producto, minimizar los residuos de la combustión y maximizar la eficiencia exergética.

Introducción: la presencia de bandas neutrófilas en sangre periférica es a menudo utilizada en el ámbito clínicopara apoyar el diagnóstico de pacientes en los cuales se sospecha una infección bacteriana. Sin embargo, la precisióndiagnóstica del recuento relativo de estas células para el diagnóstico de infección bacteriana es limitada dado que tieneuna baja sensibilidad. Métodos: se incluyeron 242 hemogramas de pacientes hospitalizados en la Clínica León XIII (Medellín, Colombia) que presentaron alarma de desviación a la izquierda en el equipo de hematología ADVIA® 2120/2120i y aumento debandas neutrófilas mayor al 5 % en el extendido de sangre periférica, de quienes se obtuvo: edad, sexo, resultadosmicrobiológicos y niveles de proteína C reactiva. El análisis estadístico se ejecutó en el software SPSS, se realizó análisisde correlaciones de Spearman y la prueba H de Kruskal-Wallis. Resultados: se observó una alta variabilidad en el recuento relativo de las bandas neutrófilas en las diferentesentidades clínicas, en donde se encontró aumento significativo de estas células en otras patologías no infecciosascomo enfermedad renal y enfermedad pulmonar con una mediana de 25 y 22,5 respectivamente, por encima de lasinfecciones bacterianas con una mediana de 19. Conclusiones: el aumento de las bandas neutrófilas no se relaciona con ninguna patología en especial, por lo que su valor diagnóstico es poco útil para correlacionarlo con infección bacteriana exclusivamente.

Resilent backpropagation (RPROP) es una poderosa técnica de optimización basada en gradientes que ha sido comúnmente usada para el entrenamiento de redes neuronales artificiales, la cual usa una velocidad por cada parámetro en el modelo. Aunque esta técnica es capaz de resolver problemas de optimización multivariada sin restricciones, no hay referencias sobre su uso en la literatura de investigación de operaciones. En este artículo, se propone una modificación de resilent backpropagation que permite resolver problemas no lineales de optimización sujetos a restricciones generales no lineales. El algoritmo propuesto fue probado usando seis problemas comunes de prueba; para todos los casos, el algoritmo de resilent backpropagation restringido encontró la solución óptima, y para algunos casos encontró un punto óptimo mejor que el reportado en la literatura.

El artículo presenta los resultados de la primera de tres fases de un proyecto de investigación que pretendió fortalecer las estrategias de integración de Tecnologías de Información y Comunicaciones (TIC) en la educación superior. El objetivo de esta fase fue identificar los usos que hacen de las TIC los profesores de dos universidades colombianas. Para este fin se aplicó una encuesta a 117 profesores y se realizaron 16 entrevistas semiestructuradas. Los hallazgos sugieren que los profesores usan las TIC de casi un centenar de formas diferentes, la mayoría de ellas centradas en el apoyo a las labores administrativas o logísticas que están asociadas a sus cursos. Los resultados sugieren que no se está aprovechando el potencial que ofrecen las TIC en el mejoramiento de los ambientes de aprendizaje.