Herramientas de optimización e inteligencia artificial para la recolección de residuos reciclables, la poda y reemplazo de árboles y el barrido urbano en el municipio argentino de General Alvarado

Resumen

Este trabajo aborda la optimización de la recolección de residuos reciclables, la poda de árboles y el barrido de calles en el municipio argentino de General Alvarado. Para la recolección de residuos reciclables se propone una heurística iterativa para hallar rutas eficientes. Se presenta un enfoque basado en el Covering Salesman Problem with Nodes and Segments que minimiza la longitud del recorrido y la cantidad de giros, asegurando que la ruta pase a menos de una determinada distancia de cada esquina, así los vecinos no deben desplazarse demasiado para depositar sus residuos y el vehículo no necesite recorrer cada cuadra. Para la poda de árboles se realiza una detección de biomasa caducifolia mediante teledetección satelital multitemporal con imágenes de alta resolución y un censo virtual de plátanos urbanos utilizando redes neuronales convolucionales sobre imágenes de Google Street View. A partir de esta información se implementa un modelo de programación matemática para organizar la poda y el reemplazo de los plátanos por especies menos invasivas. Para el barrido de calles se desarrolla un algoritmo greedy de zonificación y un modelo de Programación Lineal Entera para asignar barrenderas minimizando el personal requerido para ampliar el servicio, respetando la duración de la jornada laboral. Se presentan resultados preliminares y se los compara con la situación previa a la implementación de los modelos