http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/601 2026-04-21T18:04:14Z 2026-04-21T18:04:14Z Garcete Rodríguez, Alberto David Barán Cegla, Benjamín http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1333 2025-06-10T13:57:40Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : METODOLOGIA ARA LA PREDICCION DE INGRESOS DE CAUSAS PENALES MEDIANTE PROGRAMACION GENETICA LINEAL Autor : Garcete Rodríguez, Alberto David; Barán Cegla, Benjamín Resumen : Este trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética GP, la Programación Genética Lineal LGP. El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante seis años (2007 a 2013), de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este La verificación del método propuesto se hizo mediante la comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fueron realizados mediante dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio El método LGP generó varios resultados gracias a su capacidad aleatoria de crear fórmulas matemáticas, de las mismas tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, ganándole así a los métodos estadísticos, y el tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico comparándolo con la serie de tiempo. La conclusión en base a los resultados obtenidos, indican que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, logrando mejores resultados que los métodos estadísticos

2014-01-01T00:00:00Z Jara Rodríguez, Marcos Adrían Vallejos, Oscar Adolfo http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/610 2023-07-11T23:49:10Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Modelo para el desarrollo rápido en la plataforma Java EE 6 para aplicaciones empresariales en la nube Autor : Jara Rodríguez, Marcos Adrían; Vallejos, Oscar Adolfo Resumen : Debido al auge actual de la Computación en la Nube, muchas personas y empresas van cambiando su percepción en cuanto al uso del software. Este trabajo de investigación está enfocado a ofrecer alguna utilidad a las empresas de la región de Ciudad del Este y alrededores que se dedican al desarrollo de software, ya que el mismo presenta un modelo para desarrollo de software, que permite la construcción rápida de aplicaciones corporativas en la nube (SaaS), utilizando la Tecnología Java EE 6, basada en las metodologías de desarrollos ágiles. Con esto se pretende lograr una disminución en el tiempo de desarrollo y puesta en marcha de las soluciones, minimizando los costos de implementación y aumentando la rentabilidad. Descripción : Maestría en Informática y Computación

2014-01-01T00:00:00Z Garcete Rodríguez, Alberto David Barán Cegla, Benjamin http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/609 2023-07-11T23:49:21Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Predicción de ingresos de causas penales mediante programación genética lineal Autor : Garcete Rodríguez, Alberto David; Barán Cegla, Benjamin Resumen : Este artículo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética (GP): la Programación Genética Lineal (LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), provenientes de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este. La verificación del método propuesto se llevó a cabo por comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fue realizada aplicando dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio. El método LGP generó varios resultados debido a su capacidad de crear fórmulas matemáticas de manera aleatoria, de las mismas, tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, mostrando mayor eficiencia respecto a los métodos estadísticos empleados. El tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico, comparándolo con la serie de tiempo. En base a los resultados obtenidos, se concluye que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, por encima de los métodos estadísticos empleados. Descripción : Maestría en Informática y Computación

2014-01-01T00:00:00Z Franco Araujo, Obdulia Lorena Vallejos, Oscar Adolfo http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/608 2023-07-11T23:49:53Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Desarrollo de una nueva metodología derivada del COCOMO II agregando pautas de calidad Autor : Franco Araujo, Obdulia Lorena; Vallejos, Oscar Adolfo Resumen : El objetivo de este trabajo es ofrecer una metodología de estimación de costos basada en la metodología COCOMO II que sea aplicable a proyectos de desarrollo de software que utilizan métodos ágiles de desarrollo. El mismo habrá de aportar mejoras en la estimación de costos de proyectos ágiles considerando la productividad del equipo y ofreciendo técnicas flexibles en el desarrollo de software. Se espera establecer un modelo práctico de estimación de costos que incorpore características de proyectos ágiles. Descripción : Maestría en Informática y Computación

2014-01-01T00:00:00Z