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dc.date.accessioned 2025-04-25T14:55:27Z
dc.date.available 2025-04-25T14:55:27Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178490
dc.description.abstract 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. es
dc.format.extent 398-400 es
dc.language es es
dc.subject Gestión de residuos sólidos urbanos es
dc.subject Localización y dimensionamiento de puntos limpios es
dc.subject Optimización estocástica es
dc.subject Programación matemática es
dc.title Avances en un modelo estocástico para la localización y dimensionamiento de puntos limpios en la gestión de residuos urbanos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/18014 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Rossit, Diego es
sedici.creator.person Bard, Jonathan es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-08
sedici.relation.event Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)