JAIIO, Jornadas Argentinas de Informática

Nota Editorial

Mariana Cóccola, Mariano Frutos, Pablo Rey, Diego Rossit — Fri, 30 Aug 2024 00:00:00 +0000

Nota Editorial

Análisis comparativo de dos modelos matemáticos para el problema estocástico de recolección y transporte óptimo de residuos médicos

Luis J. Zeballos, Marian G. Marcovecchio — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

La coordinación de las actividades de recolección, transporte y descarga segura en los sitios de tratamiento, en el problema de gestión de residuos médicos, es fundamental para disminuir la propagación de enfermedades. La representación matemática del problema mencionado resulta en un complejo problema de toma de decisiones, más aún si se considera el comportamiento estocástico de la generación de residuos patológicos. Debido a la alta complejidad del problema y a la necesidad de mejorar la representación del mismo, y su posterior resolución, diversas alternativas de modelado han sido desarrolladas. En este contexto, el trabajo presenta un análisis comparativo de dos modelos de programación matemática para el problema abordado considerando la variabilidad intrínseca que tiene la generación de residuos en los centros de salud considerados. Ambas formulaciones se desarrollaron bajo el concepto de robustez ligera, el cual permite la consideración de la incertidumbre en la generación de residuos, pero difieren en la cantidad de variables y restricciones consideradas. Los modelos son evaluados usando un caso de estudio real del norte de Jordania. El trabajo muestra los resultados obtenidos con ambos modelos y destaca las ventajas y desventajas de usar cada formulación.

Recolección óptima de residuos patológicos: un modelo matemático para el problema de asignación y ruteo de vehículos periódico

Sebastián Nicolás Pereira, Gabriela Corsano, Yanina Fumero — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Este trabajo presenta un modelo de programación mixta entera lineal basado en un caso real de recolección de residuos patológicos generados en entornos hospitalarios. Diariamente, una flota heterogénea de vehículos es la encargada de recoger los residuos de distintos lugares esparcidos geográficamente y llevarlos a la planta en donde se realiza el proceso de limpieza. Se plantea como un Problema de Ruteo de Vehículos Periódico (PVRP) dado que cada locación tiene una frecuencia de visita semanal específica. Además, se incorporan distintos factores del mundo real, como ventanas de tiempo, tiempo de espera, restricciones de clúster, capacidad de vehículos, entre otras, haciendo el problema más complejo. El objetivo es determinar para cada día del horizonte de planificación, los centros hospitalarios que serán visitados y las rutas que seguirá cada vehículo, a fin de satisfacer las condiciones mencionadas y minimizando los costos de transporte. El enfoque de optimización simultánea propuesto es evaluado en una instancia basada en una empresa local. A través de los resultados obtenidos, se puede observar el importante rol de las herramientas de optimización para guiar la toma de decisiones logísticas de las empresas de gestión de residuos, que normalmente operan de forma empírica.

Problema de secuenciación y dimensionamiento de lotes con velocidades flexibles de producción y remanufactura

Juan Ignacio Alvarez, Daniel Alejandro Rossit, Pedro Piñeyro — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

La economía circular plantea la recuperación de los productos usados en contraposición al modelo lineal de generación-consumo-disposición, con el fin de reducir los desechos y su consiguiente impacto medioambiental, revalorizando así los recursos existentes en los productos usados (llamados también retornos). Unas de las opciones posibles de recuperación es la remanufacturación, por la cual se puede obtener un producto recuperado con al menos las mismas características funcionales que uno nuevo a un menor costo. En este trabajo se aborda un problema de secuenciación y dimensionamiento de lotes para un sistema híbrido de producción y remanufacturación bajo una forma de producción/remanufacturación todo-o-nada con diferentes velocidades posibles dentro de un conjunto finito de alternativas. Se propone un modelo de programación lineal entera mixta para el problema y se compara a través del modelo el sistema híbrido de producción y remanufactura, contra el caso en que se decide no remanufacturar (sistema tradicional de solo producción), así como contra el caso de un único valor de velocidad para la producción y la remanufactura. De los resultados obtenidos se concluye que la flexibilización en las velocidades de producción/remanufacturación disminuye los costos totales del sistema, y que es conveniente contemplar la remanufactura de los productos usados.

Diseño de redes de centros de atención primaria de la salud empleando optimización metaheurística multiobjetivo

Graciela A. Moreno, M. Susana Moreno, Anibal M. Blanco — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Los sistemas de salud pública municipal de nuestro país se organizan en base a redes de Centros de Atención Primaria de la Salud (CAPS). Los municipios realizan un esfuerzo permanente para adaptar estas redes al crecimiento demográfico y territorial de las ciudades, intentando distribuir de forma adecuada en el territorio el número de centros, con la capacidad apropiada de cada tipo de servicio ofrecido para cubrir la demanda e, idealmente, la necesidad. El objetivo principal de este trabajo es proponer una herramienta para diseñar las redes de CAPS teniendo en cuenta dos objetivos relevantes y contrapuestos del sistema: maximizar la demanda de consultas y minimizar los costos. Para este fin, se desarrolla un algoritmo genético que permite construir la frontera de Pareto empleando un modelo sencillo de predisposición al traslado y una estimación simplificada de costos. La metodología propuesta permite estudiar sistemáticamente el sistema con la información disponible y analizar el impacto de la cantidad de CAPS, su ubicación y los servicios ofrecidos en cada uno considerando las metas planteadas. Como caso de estudio se presenta una ciudad mediana desagregada territorialmente en radios censales.

Planificación operativa del transporte: un enfoque de resolución híbrida

Bruno Zamar, Luciana Melchiori, Gabriela Corsano — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo se aborda el problema de planificación del transporte diario de bidones de agua de una empresa que debe satisfacer la demanda semanal de sus clientes distribuidos en una ciudad y localidades cercanas a ésta. Conociendo la localización de cada cliente y su demanda (medida en número de bidones por semana), la ubicación del depósito de donde salen y regresan los camiones, la disponibilidad diaria de bidones, y el tiempo de trabajo de los conductores, se desea determinar la asignación de clientes a días de la semana y a vehículos, de tal forma que éstos reciban los bidones demandados y se minimice la distancia total recorrida por todos los camiones. Para resolver este problema, se plantea un modelo de programación mixta entera lineal (MILP) el cual, debido a su naturaleza combinatoria, no puede ser resuelto en tiempo de cómputo razonable. Por lo tanto, se proponen tres metodologías heurísticas que combinan una búsqueda “Greedy” con distintas políticas para determinar clústeres o grupos de clientes que serán visitados por los camiones. Finalmente, se resuelve el modelo MILP para cada clúster anteriormente definido. La performance y eficiencia del enfoque propuesto es evaluada utilizando información de una empresa local.

Optimización de la logística para la valorización de residuos de cosecha forestal

Virginia Amor Delfino, Lucia Larrosa Gaso, Víctor Viana — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

En el contexto de un creciente sector forestal en Uruguay, surge la oportunidad de aprovechar los residuos de la cosecha forestal para generar valor agregado y evitar los riesgos de incendios forestales que representan al permanecer en el campo. Este trabajo aborda la aplicación del Problema del Vendedor Viajante para optimizar la logística de una planta de pirólisis móvil, destinada al procesamiento en el lugar de residuos forestales. Se plantea un modelo matemático basado en programación lineal mixta entera, para determinar la secuencia óptima de visitas a los frentes de cosecha y optimizar el transporte de los productos resultantes a destinos de acopio y comercialización. Los experimentos numéricos demuestran la aplicabilidad del enfoque propuesto para instancias de tamaño moderado, aunque se identifican limitaciones computacionales al escalar a instancias más grandes. Además de los residuos forestales, la metodología desarrollada puede aplicarse a otros tipos de residuos, ampliando su impacto potencial.

Problemas de scheduling flow shop en entornos Industria 4.0 bajo un enfoque de lean manufacturing: una revisión de la literatura

Adrián Toncovich, Daniel Rossit, Fernanda Villarreal — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Este trabajo presenta una revisión de la literatura relacionada con la secuenciación de la producción en configuraciones flow shop, en el contexto de la Industria 4.0, con un enfoque en los principios de lean manufacturing (LM) y just-in-time (JIT). Se analizan los objetivos clave relacionados con el nivelado de la producción (heijunka) y la optimización del makespan, considerando la evolución hacia entornos de fabricación más automatizados y digitalizados. En el análisis se destaca la importancia de adaptar las estrategias de secuenciación de la producción para aprovechar al máximo las tecnologías emergentes asociadas con la Industria 4.0 y diseñar una estrategia integral que combine los principios tradicionales de JIT y LM con las oportunidades ofrecidas por la Industria 4.0. Se infiere que existe una necesidad de colaboración estrecha entre profesionales de distintas áreas para diseñar sistemas de secuenciación de la producción que sean flexibles, adaptables y orientados a la mejora de la eficiencia en entornos de negocios que se encuentran en constante evolución.

En particular, se destaca la importancia de conseguir un consumo balanceado de componentes y materias primas que permita conseguir un flujo de materiales más uniforme, de acuerdo con lo que se propugna en las metodologías LM, sin necesidad de mover grandes volúmenes de piezas únicas, generando almacenamientos intermedios temporales. Estas temáticas de secuenciación considerando el manejo de materiales en entornos de producción Industria 4.0 han sido muy poco estudiadas, observándose que los primeros trabajos son de reciente data. Más aún, si se consideran problemas de scheduling en configuraciones productivas del tipo flow shop, los casos escasean aún más en la literatura. Lo anterior evidencia una brecha de investigación, que plantea la posibilidad de generar contribuciones futuras para mejorar el entendimiento de estos problemas.

Modelo MILP para la Asignación de Muelles en Puertos Marítimos con Restricciones de Tránsito y Mareas en el Canal de Acceso

Marco J. Rainoldi, M. Celeste Kees, Guillermo Durand, M. Susana Moreno — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Los puertos marítimos desempeñan un papel fundamental en el comercio internacional y en el crecimiento económico global, lo que ejerce una creciente presión sobre sus autoridades para optimizar los recursos mediante la mejora de la programación de sus operaciones. Una tarea crucial es asignar y programar los barcos a los muelles a fin de minimizar su tiempo de permanencia en las terminales portuarias. Generalmente, esta operación se ve complicada por factores relacionados con el impacto de las mareas, el calado de los barcos y las restricciones de circulación en el canal de ingreso y salida del puerto.

En este trabajo se presenta un modelo de programación mixta entera lineal (MILP) multiperíodo que integra los problemas de asignación discreta de barcos a muelles y de programación de su tránsito en los diversos segmentos del canal, considerando simultáneamente los ciclos de las mareas. El objetivo es reducir el tiempo total del servicio de los barcos en el puerto. El modelo determina el momento de ingreso y egreso de cada barco en las distintas secciones del canal, el muelle de atraque, el período en el cual comienza y finaliza su estadía en el mismo, y los tiempos de espera previos y posteriores a su procesamiento.

Optimización de la producción, inventario y distribución de múltiples productos en una empresa manufacturera

Lucas Porporatto, Gabriela Corsano, Yanina Fumero — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

En los últimos años, la coordinación de las tareas de producción, inventario y distribución de productos se ha vuelto necesaria para afrontar las exigencias del mercado al menor costo posible. Este trabajo consiste en abordar, mediante un enfoque de programación mixta-entera lineal (MILP), el problema conocido en la literatura como Production-Inventory-Routing Problem (PIRP), aplicado a una industria manufacturera de la provincia de Santa Fe. El desafío de estos modelos reside precisamente en responder de forma conjunta y coordinada a las preguntas de qué, cuándo y cuánto producir, cuánto de ello almacenar en la fábrica y cómo distribuir luego los múltiples productos de la empresa a los diferentes clientes de tal manera que se satisfaga la demanda y se minimicen los costos de toda la cadena de suministros.

Para ello se propone la resolución secuencial de dos modelos MILP, uno para determinar la producción, inventario y entrega de productos, y otro para el ruteo, a fin de lograr resultados cercanos al óptimo en un tiempo de cómputo razonable. La solución obtenida para un ejemplo concreto de la industria muestra que, en tan solo minutos, es posible organizar todas las tareas antes mencionadas para una semana laboral completa al mínimo costo.

Planificación Estratégica de Plantaciones Dendroenergéticas para la Cadena de Suministro de la Biomasa Forestal

Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Este trabajo presenta un modelo matemático lineal entero mixto (MILP) diseñado para apoyar la planificación estratégica de la cadena de suministro de bioenergías y/o biocombustibles, considerando la implantación y manejo de plantaciones dendroenergéticas. El modelo propuesto incluye decisiones relacionadas a la planificación forestal, la recolección y transporte de la biomasa, la conversión de esta en bioenergía y/o biocombustibles, así como la inyección de energía a la red y/o la venta y distribución de pellets a los mercados. El objetivo es maximizar el Valor Actual Neto (VAN) a lo largo de un horizonte de planificación de 20 años.

La efectividad y utilidad del modelo se demuestran mediante la resolución de un caso de estudio que considera la infraestructura asociada con la actividad foresto-industrial en la provincia de Entre Ríos.

Enfoques MILP para el tratamiento práctico del problema de patrones de corte en una dimensión

Gastón E. Salguero, María Analía Rodríguez, Juan M. Novas — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Con el fin de mejorar la competitividad, las industrias se encuentran en una permanente búsqueda de minimizar los desperdicios de sus procesos productivos. En el caso particular de los procesos de corte de materias primas para obtener bienes de menor tamaño, el cual se conoce como cutting stock problem (CSP), se intenta minimizar el desperdicio generado durante el procedimiento de corte. Por sus características combinatorias, este problema es de tipo NP-hard, por lo que diversas metodologías se han propuesto para su abordaje, entre las cuales se encuentran los modelos de programación matemática.

En este trabajo, a partir de un modelo de optimización entero no lineal de la literatura, aplicado al CSP unidimensional, se propone un conjunto de enfoques novedosos basados en modelos matemáticos mixto entero lineales (MILP) que hacen foco en una correcta resolución de la problemática planteada y la eficiencia computacional. Todos los modelos presentados son analizados a partir de un mismo caso de estudio, que se utiliza a modo de ejemplificación, tomando en cuenta la dimensión de materia prima a utilizar, las medidas de los pedidos solicitados, y los límites máximos y mínimos de las cantidades de dichos pedidos.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial p ara la Gestión de Operaciones: un Análisis Bibliométrico

Julián E. Tornillo, Guadalupe Pascal, Daniel Alejandro Rossit, Andrés Redchuk — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

El paradigma Industria 4.0 plantea una digitalización profunda de los sistemas de producción. Esta digitalización integra las funciones de producción (ambiente físico) y de toma de decisiones (ambiente digital) en un único sistema, comúnmente llamados sistemas ciber-físicos. Los sistemas ciber-físicos permiten recolectar datos del proceso en tiempo real y utilizarlos para soportar la toma de decisiones, todos dentro de una misma arquitectura. A su vez, es posible aplicar distintas herramientas informáticas para el procesamiento de los datos y lograr procesos optimizados.

Dentro de esas herramientas, aquellas basadas en Inteligencia Artificial (AI) han tenido un especial interés en los últimos años, dando lugar a una gran cantidad de contribuciones sobre la disciplina. En este trabajo se propone analizar la literatura sobre los desarrollos y aplicaciones de AI en sistemas de producción, particularmente en la gestión de la producción y las operaciones. Para ello, se revisan aquellos trabajos que se abordan con una lógica data-driven, en donde el foco está puesto en explotar las bondades de disponer una gran cantidad de datos en tiempo real. Se identifican los autores y países líderes, y se analizan los desarrollos y aplicaciones más relevantes. Finalmente, se plantean los desafíos futuros de la disciplina sobre la base de aquellas áreas que aún no han sido exploradas pero que serían especialmente potenciadas a partir de un enfoque basado en AI.

Resiliencia en sistemas de manufactura flow shop: estrategias de layout

Juan Arza, Daniel Alejandro Rossit, German Prieto — Mon, 26 Aug 2024 00:00:00 +0000

Uno de los desafíos que deben afrontar las industrias manufactureras es la actualización de sus activos de producción, particularmente los asociados a las líneas de producción. Esta actualización suele requerir un esfuerzo económico muy grande, por lo que no es posible una actualización completa, sino que suele realizarse en etapas. Dicha condición implica que trabajen de forma simultánea maquinaria nueva y maquinaria más antigua, donde las máquinas de mayor antigüedad requieren reparaciones con mayor frecuencia, lo que afecta a la confiabilidad del sistema. Esta situación afecta a la gestión de la producción porque la disponibilidad de los activos no es homogénea, impactando en el desempeño de la producción.

Para abordar este problema se plantea un estudio de simulación de eventos discretos en sistemas de producción personalizada. La heterogeneidad de los activos se vincula con la frecuencia y tipología de fallas, lo que deriva en modificaciones de la capacidad disponible de producción. Para afrontar estas condiciones se plantean distintas estrategias de layout, de forma de incorporar sorters intermedios con la capacidad de replanificar en ese punto de la producción. Los resultados respaldan la incorporación de estos sorters junto con las capacidades decisionales asociadas.

Estudio de la producción industrial de combustible de avión sustentable mediante simulación de procesos

Paula M. Middagh, Ana M. Cuezzo, Paula Z. Araujo, Fernando D. Mele — Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

Este trabajo estudia la producción de kerosén parafínico sintético, un combustible de avión sustentable, utilizando como materia prima bioetanol de la industria sucroalcoholera del noroeste argentino. El diseño conceptual del proceso se realiza con la asistencia de un simulador computacional de procesos. Se logra definir el diagrama de flujo del proceso, determinar las condiciones de operación de los equipos involucrados y verificar, a partir de un conjunto de indicadores técnicos, la factibilidad del esquema propuesto. El proyecto se fundamenta en la evidencia de que la huella de CO2 de este combustible es al menos 50% menor a la de su homólogo de origen fósil.

Esta alternativa innovadora busca maximizar el aprovechamiento de los recursos de la industria regional, ampliando la cartera de productos de la biorrefinería de caña de azúcar, a la vez que demuestra la utilidad de la simulación computacional de procesos en el diseño de procesos químicos más amigables con el ambiente.

Addressing Product Demand Uncertainty: An Insight into an Ethylene Plant

Guillermo A. Durand, M. Soledad Díaz, Erica P. Schulz — Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

The present work addresses the simultaneous planning of production and scheduling of the furnaces’ maintenance shutdowns of an ethane-fed ethylene plant under demand uncertainty. The main processing units (eight parallel cracking furnaces) have decaying performance over time due to coke deposition inside the coils. The present Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) model determines the furnaces' run length between decoking procedures, as well as production and storage decisions. The objective function is to maximize the profit, which includes sales, production costs, inventory costs, and penalties for not meeting product demands.

The higher the demand uncertainty, the more likely it is to unmeet the demand. Similarly, the risk of over-production rises, resulting in increased inventory requirements and costs. A two-stage stochastic programming strategy is employed with the probabilistic distribution of demands represented by a series of scenarios that are solved simultaneously.

Enfoques MILP para la Sincronización de Operaciones de Carga y Descarga en el Problema de Transporte de Rollizos de Madera

Ignacio Vitale, Rodolfo Dondo, Mariana Cóccola — Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

En la actualidad, las cadenas de suministros forestales se enfrentan a constantes desafíos a la hora de solventar la demanda de rollizos desde los bosques hacia las industrias que los procesan. La sincronización y coordinación de estas operaciones de abastecimiento representan un problema de planificación complejo que impacta significativamente en los tiempos y costos operativos.

Esta investigación desarrolla y compara dos formulaciones matemáticas exactas utilizadas para optimizar la sincronización de las actividades de carga/descarga en cada nodo de la red de distribución. Se describen diversas funciones objetivo para evaluar el comportamiento de los modelos planteados. Además, se proponen y analizan varios escenarios con el fin de demostrar el comportamiento, la sensibilidad y el impacto de las decisiones en función de los objetivos perseguidos al resolver el problema.

Análisis de la literatura en modelos de bancos de alimentos y su rol en la atención humanitaria

Jairo Enrique Parra Herrera, Diego Rossit, Daniel Rossit — Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

Asegurar que la población reciba una alimentación adecuada representa uno de los mayores retos y deudas de las sociedades actuales. Es en esto donde el problema del hambre, satisfacer los niveles mínimos de seguridad alimentaria, y evitar el desperdicio de productos perecederos, son vistos como un reto logístico. Como respuesta a esta situación, han surgido los bancos de alimentos, quienes son actores clave que facilitan el acceso a los alimentos a las poblaciones vulnerables.

Esta temática se vincula fuertemente con la identificación de oportunidades para garantizar los objetivos de desarrollo sostenible (Agenda 2030 ONU), en particular el 2: Hambre Cero. En este sentido, la reducción en el desperdicio de alimentos y la correcta asignación de los excedentes de cadenas alimenticias generan que los modelos de los bancos de alimentos sean una respuesta que prioriza las necesidades de diferentes stakeholders, haciendo converger los esfuerzos y recursos hacia un objetivo en común.

En este trabajo se estudia la literatura de bancos de alimentos desde una perspectiva de gestión de operaciones y cadenas de suministros, con el fin de poder describir e identificar los elementos clave que permiten entender la relación entre los procesos logísticos, la obtención de donaciones, y la operación de los bancos de alimentos en su misión. Una de las principales conclusiones del trabajo es que los bancos de alimentos cumplen un rol clave por ser un agente territorial inserto en el contexto de vulnerabilidad, siendo capaces de distribuir alimentos que cumplan con condiciones de idoneidad para su consumo y reducir el desperdicio en cadenas de suministro alimentarias.

Un enfoque de descomposición para optimizar los flujos directos e inversos en las cadenas de suministro

Salomé Rodriguez, Luis Zeballos, Rodolfo Dondo — Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

En la optimización de cadenas de suministro sostenibles es crucial considerar el flujo de materias primas hacia las plantas y el flujo directo e inverso de productos y materiales reciclables. Este estudio aborda la planificación óptima de los flujos de materias primas, productos y reciclables en cadenas de suministro lineales considerando decisiones relacionadas con la adquisición, almacenamiento, producción y distribución de los mismos.

El aporte de este trabajo abarca aspectos de modelado y resolución. Se presenta primeramente la formulación lineal entera mixta del problema (MILP) y luego se describe un algoritmo de solución de dos etapas, en el que, primeramente, se generan conjuntos de rutas de recolección de materias primas y de entrega de producto y recupero de reciclables mediante el método de generación de columnas para alimentar rutas de alta calidad a la formulación del problema. El enfoque de optimización cubre todas las etapas de la cadena de suministro, desde la adquisición de materia prima hasta la recolección de material reciclado, proporcionando una valiosa herramienta computacional para analizar y evaluar diferentes escenarios.

La función objetivo del problema es la maximización del beneficio de la empresa que fabrica y distribuye los productos integrando la recogida de material reciclado. El procedimiento se codificó y resolvió utilizando GAMS para diferentes escenarios. Finalmente, se presenta y resuelve un caso de estudio.

Medidas de dificultad en problemas de ajedrez mediante ordenamiento de jugadas

Mateo Marenco, Ariel Arbiser — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

Presentamos criterios y métodos computacionales para estimar la dificultad de problemas de ajedrez para jugadores humanos mediante técnicas de aprendizaje automático, extrapolables a otros juegos. En este contexto, el enfoque propuesto busca emular la forma y el orden en que los humanos consideran jugadas candidatas, asignándoles puntajes a estas, para luego predecir la dificultad.

Aplicación de un modelo matemático de ruteo de vehículos para la recolección de envases vacíos de fitosanitarios en la provincia de Buenos Aires

Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

Se presenta un modelo matemático de optimización para el diseño y operación de los recorridos de las campañas de recolección de envases vacíos de fitosanitarios en la provincia de Buenos Aires. El modelo consta de un conjunto de ecuaciones algebraicas y lógicas que determinan los recorridos óptimos que deben realizarse a lo largo de toda la red de centros de acopio transitorio, puntos de recolección y plantas de procesamiento durante un mes, incluyendo las reglas de visita a los diferentes nodos, así como las restricciones relacionadas a las rutas.

El modelo permite estimar el número de campañas a realizar entre centros de acopio y puntos de recolección, así como traslados entre centros de acopio y plantas de procesamiento. Adicionalmente, permite estimar indicadores valiosos para la toma de decisiones, tales como los kilómetros recorridos por envase transportado y el número óptimo de vehículos por planta de reciclado.

Simulación de molienda de maíz bajo el método de elementos discretos

Alejandro G. Chiaravelle, Ivana María Cotabarren, Juliana Piña — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

En el presente trabajo se abordó la simulación del proceso de molienda de maíz en continuo bajo el método de elementos discretos (discrete element method, DEM), utilizando el software Rocky DEM (ANSYS) y el modelo de rotura por reemplazo de partículas de Tavares. Los ensayos experimentales se llevaron a cabo en un molino de martillos a escala de laboratorio con mallas intercambiables. Se estudiaron tres mallas de diferente apertura bajo tres caudales de maíz cada una. Se midió el consumo de potencia y se determinó la distribución de tamaño de partículas (PSD) del producto para cada configuración ensayada.

Los parámetros del modelo de rotura se determinaron experimentalmente mediante ensayos de compresión controlada y diferentes tipos de ensayos de impacto ad hoc. Se realizó un análisis de sensibilidad en DEM, simulando uno de los casos de molienda con diferentes valores para los parámetros que no pudieron medirse experimentalmente, con el objetivo de determinar cuáles afectaban más a los resultados y calibrar sus valores. Finalmente, se simuló cada configuración experimental, logrando predecir un consumo de potencia y PSD de producto adecuadas, registrando las diferencias observadas entre los casos experimentales.

Modelado mecanístico de procesos que manejan materiales de origen farmacéutico: calibración de parámetros para el modelado por elementos discretos

Marcos Diaz, Juliana Piña, Ivana María Cotabarren — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

Este trabajo presenta una metodología para la calibración de propiedades de materiales farmacéuticos (gránulos de lactosa coprocesados con PEG 6000) para su uso en el modelado por elementos discretos (DEM). Los parámetros de interacción característicos se obtuvieron mediante simulaciones in-silico en el software de DEM Rocky ANSYS, replicando distintas experiencias de laboratorio.

Mediante un análisis de sensibilidad preliminar se determinó que los parámetros más influyentes en el comportamiento del material son el coeficiente de fricción partícula-partícula, el coeficiente de fricción partícula-entorno, el coeficiente de restitución partícula-partícula y el coeficiente de restitución partícula-entorno. En base a estos resultados, se realizó un diseño de experimentos de tipo Box-Behnken con el objetivo de reducir el número de simulaciones de calibración a realizar para obtener el conjunto de parámetros de interacción óptimo.

Las variables de respuesta analizadas fueron la densidad bulk del material y los ángulos de reposo por elevación de un cilindro y por descarga de un embudo. Una vez que se obtuvo la combinación óptima de los parámetros, se utilizó el ensayo de drenaje de polvo para validar los resultados obtenidos. De esta manera fue posible calibrar con éxito el material de estudio, con un número reducido de ensayos de simulación.

A baseline underwater soundscape of an intensely human-exploited estuarine and the effects of vessel traffic sound

Juan C. Pons, Román Uibrig, Juan Molina, Claudia Pons — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

In this article, we studied the anthropically impacted natural environmental sound in the port of Bahía Blanca, located in the southern province of Buenos Aires, Argentina. To acquire the acoustic signals, an omni-directional passive hydrophone was used. The acoustic signals were analyzed using scripts implemented in the R programming language. Temporal series without maritime traffic were used as a baseline to describe the soundscape in the harbour area by estimating its power spectral density (PSD). Subsequently, the acoustic environment was analyzed with the presence of two man-made acoustic sources: "boat" and "ship" in the vicinity. Finally, the calculated normal soundscape level in the harbour has a magnitude of 116.25 dB re 1 µPa.

Optimización de la cadena de suministros de bioetanol en la República Argentina

Aldo Ploper, Fernando D. Mele — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

La industria de los biocombustibles enfrenta hoy en día una serie de desafíos para afianzar la sustentabilidad energética, lo que hace necesario el planteo de alternativas más eficientes. En este trabajo se propone el diseño y modelado de la cadena de suministros (CS) del bioetanol en la Argentina para un hipotético aumento del corte obligatorio en naftas del 12% al 18% utilizando herramientas de optimización de procesos. Se plantea un modelo lineal mixto entero (MILP) que incluye las tecnologías utilizadas actualmente para la producción de alcohol anhidro para dos escenarios diferentes. Se obtienen valores óptimos del valor actual neto (VAN) que combina la producción de los dos sectores alcoholeros, el maicero y el cañero. Los modelos además calculan las inversiones, flujos de insumos y de productos, número de plantas, número de almacenes, ventas y cantidades a producir de cada producto, entre algunas de las variables más relevantes.

Optimization of forest management strategies using clustering method and mathematical programming: A case study in Misiones, Argentina

María Emilia Dussel, Frank Piedra-Jimenez, Juan M. Novas, María Analía Rodríguez — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

In this study, a novel decision-making approach is proposed for the forest management planning process. Even in small-scale cases of study, the relationship between the dataset size and the complexity of mathematical optimization models (in terms of constraints and variables) is factorial, resulting in exponential increases in computational complexity. Thus, while acknowledging large size and realistic data is crucial to account for reasonable conclusions, it is also a challenge itself. Hence, a procedure is proposed to approach this strategic problem.

First, random data is generated to assume an ongoing forest inventory. Second, data is processed applying three successive grouping steps to enhance the utilization of large datasets. Within this stage, clustering techniques are applied using the Scikit-learn library for a large group of stands with several characteristics. Last, a mathematical framework is presented, rooted in Generalized Disjunctive Programming (GDP) and reformulated as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, to address optimal forest management strategy to maximize the net present value (NPV). The MILP model is implemented in Pyomo library in Python and solved using GAMS-CPlex. The feasibility of the proposed model is assessed using data obtained from the Desarrollo Foresto Industrial web page of the Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca (Ministerio de Economía de la República Argentina). Computational analysis demonstrates the versatility of the framework as a decision-making tool, highlighting its ability to generate diverse and viable solutions for forest management.

Aproximación lineal para problema de scheduling flow shop con efecto de aprendizaje no-lineal

Augusto Ferraro, Daniel Alejandro Rossit, Mariano Frutos, Ignacio Grossmann — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

El desempeño de los procesos de manufactura suele depender de las capacidades y habilidades de los recursos productivos involucrados, generalmente maquinaria y mano de obra. Es sabido que la aptitud de la mano de obra es afectada por el aprendizaje; a mayor aprendizaje, mayor aptitud. En entornos competitivos como el actual, en donde los procesos de manufactura deben ajustarse a constantes cambios para lograr satisfacer demandas cada vez más exigentes y que requieren especificaciones particulares, esta capacidad de aprendizaje se vuelve un factor importante dentro del sistema. Es por eso que en muchos casos la planificación de la producción ya contempla este aprendizaje dentro del proceso, para sacar el mayor rédito posible.

Para ello deben modelarse fenómenos complejos que permitan estimar la capacidad de producción a medida que se mejora la aptitud de producción, dando lugar a expresiones del tipo no lineal. Esto limita el tipo de herramientas computacionales para su resolución. En este trabajo se aborda esta limitación, proponiendo métodos de aproximación lineal que permitan resolver esos problemas de planificación minimizando los requerimientos de software y capacidades computacionales. Los métodos propuestos son comparados contra métodos capaces de resolver problemas mixto-entero no lineales, y los resultados muestran una buena calidad del método aquí propuesto.

Optimización de la cadena de suministros de bioetanol explorando opciones de mezcla para mejorar la sustentabilidad

Jonathan Wheeler, Lucas M. Machín Ferrero, Fernando D. Mele — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

El uso de combustibles líquidos renovables se encuentra en continuo crecimiento dada la necesidad de una transición energética que garantice el desarrollo sostenible. En el presente trabajo se busca realizar el rediseño de la cadena de suministros de etanol de caña de azúcar en la Argentina, considerando la posibilidad de utilizar un corte de combustible distinto en cada provincia para el transporte de pasajeros. De esta forma, se pretende establecer una política tanto para la conformación de las mezclas como para el uso de combustibles y así garantizar un mejor desempeño ambiental.

Para ello se desarrolla una formulación lineal mixta entera (MILP) para modelar la cadena de valor del bioetanol, desde el campo hasta su uso en el vehículo, en la cual se busca minimizar el impacto ambiental asociado al cambio climático. Los resultados revelan que flexibilizar el contenido de etanol en los combustibles en cada provincia, permitiendo una variación entre el 0% y el 25%, puede mejorar el desempeño ambiental de la cadena de valor. Además, haciendo un cambio tecnológico en el parque automotor para utilizar naftas al 85% de etanol, se podría mejorar aún más sin implicancias económicas significativas sobre la cadena de producción.

Automated warehouse systems: Finding blanks

David Montemurri — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

E-commerce companies are facing a challenge in terms of customer service experience: faster and more frequent deliveries. Therefore, order picking productivity becomes a critical factor to establish a competitive advantage and, as a consequence, automation has been increasingly incorporated into warehouse systems, primarily to help order pickers improve process performance. However, new automated picking systems have not yet been extensively addressed or have received little attention from academia.

This project addresses the problem by researching automated configurations and, as its main contribution, offers a new proposal to categorize these systems. Additionally, a list of relevant topics for further study is provided for researchers interested in the subject. Finally, a focus on Robotic Fulfillment Mobile Systems (RFMS) is presented to understand a very complex problem to optimize and to define a baseline configuration to serve as a parameter for future research.

Un esquema basado en programación lineal entera para la programación de horarios de clases en la Universidad Torcuato Di Tella

Carolina Ferreiro, Javier Marenco — Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo consideramos el problema de programación de horarios de las clases de grado en la Universidad Torcuato Di Tella. Dado el conjunto de comisiones a dictar, la disponibilidad de docentes y aulas, y diversas restricciones sobre la programación, el problema consiste en determinar en qué horario se debe dictar cada clase de cada comisión intentando minimizar los tiempos muertos para docentes y estudiantes. Una característica importante del problema consiste en que muchas materias son compartidas entre varias (o todas) las carreras ofrecidas por la universidad, de modo tal que se debe proponer un esquema de cursada que sea factible para todos los grupos de estudiantes. Proponemos en este trabajo un enfoque de dos fases para este problema junto con un esquema secuencial para resolver consecutivamente sub-instancias de la instancia original. Analizamos los resultados sobre los datos de la universidad y comentamos los pasos que se están dando para implementar esta herramienta en la universidad.

Plataforma web de soporte a la gestión de la producción, integrando IoT, analítica y programación predictiva de operaciones: un caso en industria de envases soplados

Wed, 28 Aug 2024 00:00:00 +0000

Actualmente, las PyMES industriales deben enfrentar el desafío de adaptarse al paradigma productivo de Industria 4.0 (I4.0), adoptando nuevas tecnologías y adecuando sus procesos. La producción es un área clave y crítica, la cual se requiere sea cada vez más ágil, con capacidad de respuesta rápida y eficiente en sus operaciones. En este sentido, el presente trabajo muestra los resultados logrados en el desarrollo de una plataforma web que da soporte al área de gestión de producción, para una empresa de elaboración de envases plásticos. La misma, integra tecnologías habilitadoras I4.0 como IoT, analítica y modelos prescriptivos matemáticos para la programación de la producción.

Un algoritmo basado en la descomposición combinatoria de Benders para un problema de programación de tareas

Santina Bardengo, Javier Marenco — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo consideramos un problema de programación de tareas para una institución deportiva. Se debe programar un conjunto de tareas a lo largo de varios días, y se tiene un conjunto de empleados que pueden realizar estas tareas. Se supone que todos los empleados realizan el mismo horario de trabajo. Cada tarea tiene su duración y una cantidad requerida de empleados. Si una tarea debe ser realizada por dos o más empleados, entonces los dos empleados deben estar trabajando en la tarea al mismo tiempo. Un empleado no puede trabajar en dos tareas al mismo tiempo, y las tareas no se pueden interrumpir una vez comenzadas. El objetivo es maximizar la importancia de las tareas programadas, respetando las restricciones mencionadas. Presentamos dos modelos de programación lineal entera para este problema, junto con un enfoque basado en la descomposición combinatoria de Benders. Los experimentos computacionales muestran que este último algoritmo es efectivo para resolver instancias reales del problema.

Un algoritmo de generación de filas y columnas para el manufacturer's pallet loading problem

Javier Marenco — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo consideramos el manufacturer's pallet loading problem, que consiste en ubicar cajas rectangulares en un contenedor rectangular, de modo tal que cada caja se ubique en posición vertical y los lados de cada caja estén paralelos a los lados del contenedor. Existen diversos enfoques tanto heurísticos como exactos para este problema. En este trabajo presentamos un algoritmo de generación de las y columnas para la formulación canónica de programación lineal entera de este problema. Reportamos experimentos computacionales sobre instancias reales, que muestran que este algoritmo permite encontrar soluciones óptimas para instancias que hasta ahora estaban abiertas.

Desarrollo de un algoritmo genético predictivo para planeamiento empresarial del sector apícola

Martina L. Cesca, Diego A. Rodriguez, Nélida B. Brignole — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

El competitivo mercado actual exige que las empresas sean más flexibles, innovadoras y receptivas a las necesidades de sus clientes. La disponibilidad de abundante información, con la ayuda de los optimizadores, permitirá a los directivos tomar las decisiones adecuadas y oportunas con el objeto de reaccionar ágilmente en función de sus objetivos organizacionales. Con la finalidad de ampliar el alcance de las estrategias evolutivas explotándolas en este complejo contexto, la meta perseguida es optimizar procedimientos de análisis empresarial para el sector apícola con el fin de aumentar su nivel de competitividad. Más específicamente, el objetivo a largo plazo es sustentar estrategias comerciales para el sector apícola mediante un software especializado en la toma de decisiones gerenciales basado en el procesamiento de información con métodos de Inteligencia Artificial. Con el propósito de aplicarla en este contexto, estamos trabajando en el diseño e implementación de una nueva herramienta computacional de optimización predictiva basada en un Algoritmo Genético Codificado Real (RCGA). La función de fitness emplea métricas KPI (Key Performance Indicators) representativas que indican cómo la empresa progresa hacia sus objetivos principales.

Avances en un modelo estocástico para la localización y dimensionamiento de puntos limpios en la gestión de residuos urbanos

Diego Rossit, Jonathan Bard — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

Son conocidos los pasivos ambientales, económicos y sociales que puede acarrear el mal funcionamiento de un sistema de residuos urbanos. Sin embargo, para poder gestionar eficientemente dicho sitema es crucial que se haya realizado una ciudadosa planificación del mismo. Uno de los factores que puede afectar la etapa de planificación es la carencia de herramientas que permitan considerar las fuentes de incertidumbre que puedan afectar al sistema. En esta línea, este trabajo propone un enfoque estocástico para determinar la frecuencia de recolección en puntos limpios utilizando como base un modelo robusto previamente desarrollado y considerando como fuente de incertidumbre la variabilidad en la tasa de generación de residuos. Este enfoque fue aplicado en pruebas reliminares basadas en casos simulados de Bahía Blanca. Los resultados preliminares permiten plantear que la metodología propuesta puede mejorar las soluciones obtenidas por el modelo puramente robusto lo cual puede constituir un incentivo para que las autoridades mejoren el proceso de recopilación de datos para poder mejorar la estimación de la tasa de generación y así poder aplicar herramientas estocásticas para resolver este problema.

Impacto y evolución de Big Data en la logística: una revisión exhaustiva de tendencias y prácticas actuales

Dicsiel Cordoves Mustelier, Mariano Frutos — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

Big Data ha transformado radicalmente la industria logística, reconfigurando la gestión de la cadena de suministro y la toma de decisiones estratégicas. Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la producción científica sobre el tema, analizando el impacto de Big Data en la logística y explorando sus aplicaciones, beneficios y desafíos. Las aplicaciones más destacadas incluyen la optimización de rutas y entregas, la predicción de la demanda mediante algoritmos de machine learning y el mantenimiento predictivo. Entre los beneficios relevantes se encuentran la reducción de costos y la mejora de la eficiencia, además de una mayor satisfacción del cliente y una toma de decisiones estratégicas más informada. Sin embargo, persisten desafíos como el acceso y calidad de los datos, la infraestructura y tecnología requeridas, y la escasez de talento humano capacitado en Big Data. Se destaca que las empresas que inviertan en Big Data y en la formación de su personal estarán mejor preparadas para competir en el mercado globalizado y satisfacer las demandas cambiantes de los clientes.

Consideración de las soluciones overlapping en la selección y parametrización de los operadores genéticos de un algoritmo evolutivo aplicado al flow-shop

Begoña González, Mariano Frutos, Daniel A. Rossit, Máximo Méndez — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

En años recientes, se ha notado un crecimiento en el desarrollo de algoritmos para problemas en entornos de producción flow-shop. Nuestro estudio se enfoca en un análisis exhaustivo de un algoritmo evolutivo para el cual se utilizaron dos criterios de evaluación: makespan y total tardiness. Se analizan diferentes operadores genéticos para evaluar su impacto en diversidad y convergencia, prestando especial atención a las soluciones overlapping. Los resultados buscan mejorar la comprensión y proporcionar directrices prácticas para aplicaciones reales.

Exam Timetabling via Integer Programming: A case study at UTDT

Matías Albinati, Juan José Miranda Bront — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

This work tackles the scheduling of midterm exams at Universidad Torcuato Di Tella (UTDT). Given a set of exams as well as the students enrolled therein, the problem involves determining the date, time and classrooms for each exam. Operational constraints such as conflicts of time, room capacities and availability, as well spacing (i.e., the number of days) between exams for a student make this problem very difficult from an optimization standpoint, in particular when considering real-world instances. We explore three Integer Linear Programming based algorithms for scheduling midterm exams within this context. Based on instances obtained from real data, the methods showed to provide good quality solutions, providing the students a balanced schedule for the exams over the planning horizon.

Estimating of time-dependent travel times vía Mixed Integer Programming

Juan José Zunino, Juan José Miranda Bront — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

Routing and distribution problems have been widely studied within the Operations Research (OR) community. When restricting to distribution problems in large cities, the congestion of the road network becomes a key aspect with a significant practical impact. These problems are known as Time-Dependent VRPs (TDVRPs), as they naturally capture the effect of congestion by assuming that the travel time between any two customers varies depending on the departure time. The TDVRP literature has widely accepted to model the time-dependent travel time model between two customers as continuous piecewise linear (PWL) function that satisfies the first-in first-out (FIFO) condition. In this paper, we investigate the problem of estimating these continuous PWL travel time functions from real data travel time data. We benchmark two recently proposed Mixed Integer Programming based models for estimating general PWL functions and a well-known heuristic proposed within the context of travel-time estimations. In addition, we also contribute with a new dataset of instances created using real-world data as input.

Resolución simultánea de problemas de localización-ruteo en la cadena logística inversa de los residuos urbanos

Diego Rossit, Begoña González, Mariano Frutos, Máximo Méndez — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

La administración del sistema de residuos sólidos urbanos es una tarea fundamental en las ciudades contemporáneas, dada la problemática ambiental, social y económica que surge cuando su funcionamiento es deficiente. El desarrollo de herramientas informáticas que asistan en la toma de decisiones puede contribuir a la gestión de este sistema complejo, donde normalmente las decisiones se toman de manera parcializada abordando únicamente una de las etapas de este problema. Este trabajo trata los beneficios de abordar el problema de manera integral, indentificándose los trabajos que ya fueron abordados en la literatura y proponiendo nuevas líneas de trabajo en esta dirección. Luego de revisar la literatura en el tema, se concluye que hay una existencia relativamente escasa de trabajos en el tema y en particular una falta casi total de modelos robustos y estocásticos.

Tiempos de traslado y de servicio en la distribución de mercadería de última milla

Emiliano Bodean, Gabriela P. Henning — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

Se presentan avances en el desarrollo de una metodología de estimación de tiempos de traslado y de servicio en los problemas de distribución de última milla de mercadería, empleando herramientas de minería de datos. Estos tiempos, que son afectados por una multiplicidad de factores, son utilizados como datos de entrada en problemas de tipo VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows) que se presentan en áreas urbanas. La correcta estimación de dichos tiempos juega un rol central en la efectiva solución de estos problemas y la consecuente eficiencia de los sistemas de distribución gestionados. Asimismo, resultan cruciales en los sistemas de transporte inteligentes asociados a las Smart Cities. Para realizar las estimaciones ha sido necesario anonimizar, limpiar, pre-procesar y analizar una importante cantidad de datos crudos provenientes de las bases de una empresa de seguimiento satelital de vehículos. Este trabajo describe dichas actividades y sus resultados, al igual que las tareas que se están llevando a cabo en la actualidad en relación a la incorporación de datos de contexto a los dataset de trabajo. También se describen las actividades futuras vinculadas a la solución del problema de estimación propiamente dicho.

Standards and industrial ontologies as Industry 4.0 enablers

Gabriela P. Henning — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

One of the pillars of the Industry 4.0 paradigm is the vertical and horizontal integration of systems and devices that need to interplay in this digital ecosystem. Interoperability is crucial to attain this ambitious goal. It is the ability of systems to transact with other systems to exchange data, services and coordinate activities in a seamless fashion. In the last decades, industry has pursued technical interoperability by developing and adopting standards. More recently, in the context of Industry 4.0 reference architectures have been proposed, which aim at providing a roadmap for the use of standards in smart factories. Despite their success, standards still present weaknesses that are addressed in this contribution along with the drawbacks of some of the reference architectures. So far, our work has mainly focused on standards ISA-88 and ISA- 95, but it is currently being extended to other ones. On the other hand, industrial ontologies play a key role in reaching semantic interoperability. Unfortunately, each community assumes that the proper strategy to solve this problem is to create its own ad hoc ontology, thereby recreating the initial problem of data siloes but now at the ontology level. The Industrial Ontology Foundry (IOF) is trying to solve this problem by developing a suite of open and principles-based reference ontologies, from which other domain dependent or application ontologies can be derived in a modular fashion, so that they can be reused in various industrial domains. However, this initiative has other weaknesses, which are described and critically addressed in this work.

Electric Vehicle Routing Model for Last-mile Logistics in Cities with Steep Streets

Emilio García, Luis M. Torres, Juan José Miranda Bront — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

The Quito local government aims to establish a low-emission zone in the city’s historic center. A key focus is the shift to eco-friendly transportation for last-mile logistics, including electric cargo bikes and other types of light electric vehicles (LEVs). Our research delves into integer programming models to optimize the vehicle routes. We address a variation of the electric vehicle routing problem (EVRP), factoring in vehicle load and street slope for battery consumption and travel times. Moreover, we consider the existence of multiple paths between each pair of customers, which vary in distance and slope, yielding different travel times and battery consumption values. For instance, some paths may have small travel times but require high battery consumption, while other paths may have longer travel times and require less battery consumption. The problem is formulated on a customer multigraph that has one node for each customer and depot, and where parallel arcs are used to represent efficient paths in the original network. Road selection is carried out as part of the vehicle routing. This talk highlights findings on modeling strategies and reports some computational results to examine the impact of some model parameters upon the optimal solutions.

Enfoque de programación entera mixta para la programación de ómnibus urbanos nocturnos con sincronización

Cristian E. Cortés, Pablo A. Rey, Cristiam Gil, Antonio Gschwender — Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

En el sistema de transporte público que opera en Santiago (Chile), los operadores definen h orarios “ planificados” pa ra su s se rvicios cu mpliendo co n los requerimientos de la Autoridad en términos de frecuencias y rangos de capacidades. Sin embargo, en la práctica el despacho de viajes se decide en tiempo real según la flota disponible y otras condiciones. Este enfoque funciona bien durante la operación diaria cuando la demanda y las frecuencias son altas. En cambio, durante la operación nocturna, cuando la demanda es baja y hay menos servicios operando con frecuencias más bajas, este política puede resultar en mayores tiempos de espera y una mala calidad del servicio para los pasajeros. Para abordar estas ineficiencias, se han definido un conjunto de servicios nocturnos que operan según horarios fijos y coordinados. Estos horarios contemplan la posibilidad de mantener los vehículos en “paradas de transbordo” especiales para mejorar la sincronización de las distintas líneas. En este trabajo proponemos un modelo de programación entera mixta para definir l os h orarios e specíficos y la du ración de la s es peras. An alizamos su desempeño para la resolución del problema bajo un conjunto de posibles funciones objetivo. Este trabajo ha sido publicado como artículo completo en revista como [1].

Comparación de MOEAs en procesamiento de pedidos con múltiples pickers

Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo estudiamos el desempeño de un procedimiento de ayuda a la decisión multicriterio de dos etapas para resolver problemas de procesamiento de pedidos en sistemas de almacenamiento con múltiples bloques de dos y tres dimensiones. Los problemas se modelaron mediante programación entera mixta. Se estudiaron hibridaciones de tres Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo (MOEAs) basados en relaciones de dominancia para resolver instancias pequeñas, medianas y grandes. La comparación se realizó en base a un conjunto de métricas y una extensa batería de simulaciones ampliamente utilizada en la literatura. Los aportes principales de este trabajo son (1) la hibridación de MOEAs para afrontar de manera eficiente a la combinación de pedidos en uno o varios tours de picking, y (2) un enfoque multicriterio para programar múltiples equipos de preparación de pedidos por oleada de pedidos. Con base en los resultados experimentales obtenidos, se puede afirmar que, en entornos con un gran número de artículos diferentes y pedidos con alta variabilidad en volumen, el enfoque propuesto puede reducir significativamente los costos operativos al tiempo que permite al tomador de decisiones anticipar el posicionamiento de los pedidos en el área de despacho. Como trabajo futuro se considerarán otros criterios de decisión presentes en este tipo de problema y el testeo de algoritmos evolutivos basados en descomposición utilizando conjuntos de vectores de referencia, con buen desempeño en frentes irregulares con formas invertidas, degeneradas y discontinuas.