http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141569 Thu, 12 Nov 2026 23:31:24 GMT 2026-11-12T23:31:24Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141902 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Este artículo propone un modelo de programación mixta entera lineal (MILP: Mixed-Integer Linear Programming) para representar el problema de diseño y planificación de cadenas de suministro de lazo cerrado (CLSC: Clo-sed Loop Supply Chain) de la industria de las alfombras. El problema abordado implica determinar la estructura óptima de la red, los productos y las cantidades a fabricar, transportar, almacenar y reciclar para garantizar la demanda de un determinado número de clientes. Una ventaja importante del enfoque propuesto es permitir una mejor comprensión del desempeño de la red considerando todo el ciclo de vida de las alfombras y las diferentes opciones para recuperar las materias primas. La función objetivo de la formulación es maximizar el beneficio total del ciclo de vida. La relevancia de la formulación se muestra con un ejemplo basado en un caso industrial que involucra la recuperación de materias primas de alfombras al final de su vida útil. A través de los experimentos numéricos realizados con la formulación propuesta para diferentes casos, se pudo apreciar el impacto relativo de las tasas de recuperación, los precios de venta de los productos finales y el valor de compra de las materias primas en la estructura de la red, los ingresos, costos y flujos de productos. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141902 2021-01-01T00:00:00Z Este artículo propone un modelo de programación mixta entera lineal (MILP: Mixed-Integer Linear Programming) para representar el problema de diseño y planificación de cadenas de suministro de lazo cerrado (CLSC: Clo-sed Loop Supply Chain) de la industria de las alfombras. El problema abordado implica determinar la estructura óptima de la red, los productos y las cantidades a fabricar, transportar, almacenar y reciclar para garantizar la demanda de un determinado número de clientes. Una ventaja importante del enfoque propuesto es permitir una mejor comprensión del desempeño de la red considerando todo el ciclo de vida de las alfombras y las diferentes opciones para recuperar las materias primas. La función objetivo de la formulación es maximizar el beneficio total del ciclo de vida. La relevancia de la formulación se muestra con un ejemplo basado en un caso industrial que involucra la recuperación de materias primas de alfombras al final de su vida útil. A través de los experimentos numéricos realizados con la formulación propuesta para diferentes casos, se pudo apreciar el impacto relativo de las tasas de recuperación, los precios de venta de los productos finales y el valor de compra de las materias primas en la estructura de la red, los ingresos, costos y flujos de productos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141901 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) En este trabajo se presenta un modelo de la cadena de suministro de la soja en Argentina. Este es el primer modelo matemático de una serie de éstos para analizar el comportamiento de la industria de la soja. Este sector agroalimentario tiene un importante peso en la economía argentina, tanto en la producción, como en el empleo; es el sector generador de divisas por excelencia, de allí la importancia de contar con modelos sistemáticos para analizar su comporta-miento y apoyar a la toma de decisiones que mejoren el rendimiento de la cadena. Particularmente, se presenta un modelo mixto entero lineal, que representa a la cadena de suministros en tres niveles: zona de producción, acopios y zonas de destino final. En este trabajo se analizan los flujos entre los distintos niveles y los transportes. La función objetivo del modelo es minimizar los costos de transporte y almacenamiento. Se resuelve un caso de estudio del año 2014 y se lo compara con los resultados obtenidos por el Ministerio de Transporte de Argentina para el mismo año. El modelo presenta un buen ajuste con los resultados del estudio del Ministerio. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141901 2021-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta un modelo de la cadena de suministro de la soja en Argentina. Este es el primer modelo matemático de una serie de éstos para analizar el comportamiento de la industria de la soja. Este sector agroalimentario tiene un importante peso en la economía argentina, tanto en la producción, como en el empleo; es el sector generador de divisas por excelencia, de allí la importancia de contar con modelos sistemáticos para analizar su comporta-miento y apoyar a la toma de decisiones que mejoren el rendimiento de la cadena. Particularmente, se presenta un modelo mixto entero lineal, que representa a la cadena de suministros en tres niveles: zona de producción, acopios y zonas de destino final. En este trabajo se analizan los flujos entre los distintos niveles y los transportes. La función objetivo del modelo es minimizar los costos de transporte y almacenamiento. Se resuelve un caso de estudio del año 2014 y se lo compara con los resultados obtenidos por el Ministerio de Transporte de Argentina para el mismo año. El modelo presenta un buen ajuste con los resultados del estudio del Ministerio. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141897 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) The market dynamics and requirements prompt the competition among individual companies included in a supply chain (SC). It is well-known that all the SC members search to improve its efficiency and increase its competitiveness, and in most cases, the results do not correspond to an equitable distribution among all the members of the achieved benefits. However, SC approaches generally address as a performance measure the profits of the entire system. In this way, a counterpoint arises between the optimality of the overall results and the benefit perceived by each of the participants. In this work, a mixed integer programming model is presented to assess the impact of a solution on the performance of the different SC members. Specifically, the proposed approach evaluates the tactical operations in a forest SC comprising bucking planning at the forest sites and production planning of lumber, electric power and two kinds of boards, each one at its production plant. Besides, through the examples, integration versus individual concerns is appraised for an industry that has increasing conflicts of interest. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141897 2021-01-01T00:00:00Z The market dynamics and requirements prompt the competition among individual companies included in a supply chain (SC). It is well-known that all the SC members search to improve its efficiency and increase its competitiveness, and in most cases, the results do not correspond to an equitable distribution among all the members of the achieved benefits. However, SC approaches generally address as a performance measure the profits of the entire system. In this way, a counterpoint arises between the optimality of the overall results and the benefit perceived by each of the participants. In this work, a mixed integer programming model is presented to assess the impact of a solution on the performance of the different SC members. Specifically, the proposed approach evaluates the tactical operations in a forest SC comprising bucking planning at the forest sites and production planning of lumber, electric power and two kinds of boards, each one at its production plant. Besides, through the examples, integration versus individual concerns is appraised for an industry that has increasing conflicts of interest. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141895 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) The sugarcane, a vast agricultural resource, is a key source for sustainable processes yielding biofuels and bioproducts. Tucumán province in Argentina is the main national sugarcane producer with the potential to fully take profit of this biomass in biorefineries. This study focuses on the use of mathematical programming to make strategic decisions in the Argentinean sugarcane industry. The main goal is to transform the traditional production scheme in a complex of biorefineries, which produce multiple products while making an integral use of biomass. The design task is formulated as a mixed-integer linear model (MILP) that seeks to minimize the total cost of the network. The capabilities of the proposed optimization framework are illustrated through a case study based on three real-scaled scenarios. The solutions provide valuable insight into the design problem and suggest different SC topologies. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141895 2021-01-01T00:00:00Z The sugarcane, a vast agricultural resource, is a key source for sustainable processes yielding biofuels and bioproducts. Tucumán province in Argentina is the main national sugarcane producer with the potential to fully take profit of this biomass in biorefineries. This study focuses on the use of mathematical programming to make strategic decisions in the Argentinean sugarcane industry. The main goal is to transform the traditional production scheme in a complex of biorefineries, which produce multiple products while making an integral use of biomass. The design task is formulated as a mixed-integer linear model (MILP) that seeks to minimize the total cost of the network. The capabilities of the proposed optimization framework are illustrated through a case study based on three real-scaled scenarios. The solutions provide valuable insight into the design problem and suggest different SC topologies. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141894 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Una gestión integral de residuos sólidos eficiente y sostenible en términos ambientales, es aquella que permite que llegue como máximo un 20% de los residuos totales a vertederos o rellenos sanitarios como destino final (Abbate, 2011). Para el 2017, el Ministerio del Ambiente y Desarrollo Sostenible estimó que un 20% de los 254 municipios del Paraguay cuentan con programas de reciclajes (MADES, 2020), utilizando precarios procesos de separación de materiales en vertederos municipales y clandestinos, con trabajadores informales. Actualmente, existe una brecha enorme entre los negocios realizados por los grupos de recicladores en el principal relleno sanitario de la capital, Cateura, y el volumen potencial de negocios que podría realizarse en el mismo lugar, desde una perspectiva distinta. Salvo casos aislados, como el programa Recicla 2.0 de Asunción para potenciar el reciclaje en barrios, se resalta que la separación y recolección de residuos tiene poca participación en las agendas medioambientales, y en este trabajo se da foco a uno de los residuos menos considerados: el vidrio (MADES, 2020). En este sentido, con el fin de fortalecer la gestión de residuos en los municipios, se plantea la posibilidad de estructurar la disposición temporal y final del vidrio, mediante un modelo de programación mixta entera lineal que permita ubicar puntos de captación de residuos (puntos verdes) en los barrios de la ciudad de Asunción, y también localizar centros de acopio con posibilidades de triturado y/o acondicionamiento de dicho residuo. Además, se desea asignar y rutear vehículos para la recolección desde los puntos verdes hasta los centros de acopio, y programar la distribución de materiales procesados hasta los clientes finales. Conjuntamente, se analizarán estrategias económicamente viables para determinar la rentabilidad de la inversión en una unidad de negocio verde, proveedora de clientes que utilicen productos reciclados o reutilizados como insumo industrial o comercial. Finalmente, es axiomático que, si se clasifican los residuos de las viviendas en reciclables y no reciclables, el mercado del reciclaje se incrementará considerablemente con el consecuente impacto social, económico y ambiental positivo que ello conlleva, además de la mejora ambiental que implicaría no enterrar un gran porcentaje de materiales que hoy tienen valor comercial (Abbate, 2011); razón por la que se emprende esta investigación. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141894 2021-01-01T00:00:00Z Una gestión integral de residuos sólidos eficiente y sostenible en términos ambientales, es aquella que permite que llegue como máximo un 20% de los residuos totales a vertederos o rellenos sanitarios como destino final (Abbate, 2011). Para el 2017, el Ministerio del Ambiente y Desarrollo Sostenible estimó que un 20% de los 254 municipios del Paraguay cuentan con programas de reciclajes (MADES, 2020), utilizando precarios procesos de separación de materiales en vertederos municipales y clandestinos, con trabajadores informales. Actualmente, existe una brecha enorme entre los negocios realizados por los grupos de recicladores en el principal relleno sanitario de la capital, Cateura, y el volumen potencial de negocios que podría realizarse en el mismo lugar, desde una perspectiva distinta. Salvo casos aislados, como el programa Recicla 2.0 de Asunción para potenciar el reciclaje en barrios, se resalta que la separación y recolección de residuos tiene poca participación en las agendas medioambientales, y en este trabajo se da foco a uno de los residuos menos considerados: el vidrio (MADES, 2020). En este sentido, con el fin de fortalecer la gestión de residuos en los municipios, se plantea la posibilidad de estructurar la disposición temporal y final del vidrio, mediante un modelo de programación mixta entera lineal que permita ubicar puntos de captación de residuos (puntos verdes) en los barrios de la ciudad de Asunción, y también localizar centros de acopio con posibilidades de triturado y/o acondicionamiento de dicho residuo. Además, se desea asignar y rutear vehículos para la recolección desde los puntos verdes hasta los centros de acopio, y programar la distribución de materiales procesados hasta los clientes finales. Conjuntamente, se analizarán estrategias económicamente viables para determinar la rentabilidad de la inversión en una unidad de negocio verde, proveedora de clientes que utilicen productos reciclados o reutilizados como insumo industrial o comercial. Finalmente, es axiomático que, si se clasifican los residuos de las viviendas en reciclables y no reciclables, el mercado del reciclaje se incrementará considerablemente con el consecuente impacto social, económico y ambiental positivo que ello conlleva, además de la mejora ambiental que implicaría no enterrar un gran porcentaje de materiales que hoy tienen valor comercial (Abbate, 2011); razón por la que se emprende esta investigación. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141893 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) El objetivo de este trabajo es presentar una herramienta cuantitativa para optimizar la trazabilidad en la cadena de suministro (CS) sostenible de productos cárnicos. El problema se formula como un modelo multiobjetivo de programación mixta entera lineal (MOMILP) que busca minimizar simultáneamente la dispersión total de lotes, los costos operativos y las emisiones de CO2 en la cadena. Para resolver el modelo propuesto se emplea el método AUGMECON, obteniéndose como resultado el conjunto de soluciones óptimas de Pareto. La formulación permite no sólo determinar el número y tamaño de lotes generados a lo largo de la CS sino también identificar los lotes de animal que forman parte de cada lote de producto elaborado. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141893 2021-01-01T00:00:00Z El objetivo de este trabajo es presentar una herramienta cuantitativa para optimizar la trazabilidad en la cadena de suministro (CS) sostenible de productos cárnicos. El problema se formula como un modelo multiobjetivo de programación mixta entera lineal (MOMILP) que busca minimizar simultáneamente la dispersión total de lotes, los costos operativos y las emisiones de CO2 en la cadena. Para resolver el modelo propuesto se emplea el método AUGMECON, obteniéndose como resultado el conjunto de soluciones óptimas de Pareto. La formulación permite no sólo determinar el número y tamaño de lotes generados a lo largo de la CS sino también identificar los lotes de animal que forman parte de cada lote de producto elaborado. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141891 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) En el presente trabajo se propone un modelo de Programación Lineal Entera para el Problema de Transporte de Troncos en la industria forestal. El objetivo es generar y sincronizar las rutas de los camiones involucrados a un costo mínimo, mientras se garantiza el suministro de materia prima a las plantas implicadas. Por lo general, teniendo en cuenta las características del problema, las decisiones relacionadas con el transporte de troncos (asignación, ruteo y scheduling) usualmente se desacoplan recurriendo a diferentes estrategias de descomposición. Estos enfoques conducen a soluciones subóptimas. A diferencia de estos modelos previos, en este trabajo estas decisiones se formulan y resuelven simultáneamente. Se analiza la performance del enfoque propuesto a través de la resolución de un caso de estudio. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141891 2021-01-01T00:00:00Z En el presente trabajo se propone un modelo de Programación Lineal Entera para el Problema de Transporte de Troncos en la industria forestal. El objetivo es generar y sincronizar las rutas de los camiones involucrados a un costo mínimo, mientras se garantiza el suministro de materia prima a las plantas implicadas. Por lo general, teniendo en cuenta las características del problema, las decisiones relacionadas con el transporte de troncos (asignación, ruteo y scheduling) usualmente se desacoplan recurriendo a diferentes estrategias de descomposición. Estos enfoques conducen a soluciones subóptimas. A diferencia de estos modelos previos, en este trabajo estas decisiones se formulan y resuelven simultáneamente. Se analiza la performance del enfoque propuesto a través de la resolución de un caso de estudio. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141890 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) En este trabajo se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en la metaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas restringidos se le incorporó una técnica basada en el total de las violaciones a las restricciones de cada partícula. Adicionalmente, para tratar variables binarias, se anexó a la herramienta el método “Angle Modulation”, el cual agrega cuatro variables continuas adicionales y con ellas establece, a través de una función trigonométrica, los valores de todas las variables binarias del problema. Finalmente, para abordar problemas multi-objetivo, se incorporó una metodología para identificar el frente de Pareto. El algoritmo desarrollado se probó sobre diferentes funciones benchmark de dos y tres objetivos, obteniéndose resultados factibles y muy similares a los reportados en la literatura. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141890 2021-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en la metaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas restringidos se le incorporó una técnica basada en el total de las violaciones a las restricciones de cada partícula. Adicionalmente, para tratar variables binarias, se anexó a la herramienta el método “Angle Modulation”, el cual agrega cuatro variables continuas adicionales y con ellas establece, a través de una función trigonométrica, los valores de todas las variables binarias del problema. Finalmente, para abordar problemas multi-objetivo, se incorporó una metodología para identificar el frente de Pareto. El algoritmo desarrollado se probó sobre diferentes funciones benchmark de dos y tres objetivos, obteniéndose resultados factibles y muy similares a los reportados en la literatura. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141782 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) El presente trabajo describe la implementación y análisis de algoritmos criptográficos en Sistemas Embebidos. Los algoritmos bajo estudio son: AES y RSA. El objetivo es comparar y determinar cuál de estos algoritmos resulta ser el más eficiente al momento de aplicarlos en una arquitectura de 32 bits como las implementadas en las placas de desarrollo basadas en microcontroladores ARM. Esta aplicación permite gran adaptación a sistemas industriales. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141782 2021-01-01T00:00:00Z El presente trabajo describe la implementación y análisis de algoritmos criptográficos en Sistemas Embebidos. Los algoritmos bajo estudio son: AES y RSA. El objetivo es comparar y determinar cuál de estos algoritmos resulta ser el más eficiente al momento de aplicarlos en una arquitectura de 32 bits como las implementadas en las placas de desarrollo basadas en microcontroladores ARM. Esta aplicación permite gran adaptación a sistemas industriales. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141781 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) El transporte terrestre es una de las modalidades más utilizadas en el mundo para transportar mercaderías, luego del transporte marítimo, moviéndose anualmente más de 6.000 Tn/km (Banco Mundial, 2019). Por lo tanto, es un motor fundamental en la economía de los países y esto lleva a que exista un gran interés por parte de las empresas transportistas y de los clientes para encontrar formas de optimizar este proceso. En la composición de los costos empresariales, se calcula que el costo total de distribución representa un 7,65%, del cual el costo de transporte es el de mayor incidencia con un 3,34% (Ballou, 2004), por lo tanto, su análisis y optimización son fundamentales para lograr competitividad. En la empresa logística bajo estudio, se cuenta con personal encargado para la carga y selección de la mejor ubicación de las mercaderías dentro de semirremolques, quienes utilizan su experiencia y métodos empíricos para hacer el trabajo. Para esta organización en particular, no está establecido el uso de alguna plataforma digital para la gestión del llenado eficiente de los vehículos de carga. En este trabajo, se abordó, el problema de selección de un sistema computacional logístico para la gestión de la carga y su ubicación eficiente dentro de semirremolques de una empresa paraguaya, importadora y exportadora de mercaderías. Dado que, para la elección del mejor software, especializado para la carga eficiente de móviles con mercaderías, se debe tener en cuenta múltiples criterios, se presenta una propuesta de selección basada en el Proceso de Jerarquía Analítica (Analytical Hierarchy Process, AHP), para comparar los sistemas computacionales para la logística de carga y ubicación de mercaderías. De esta manera, se pudo definir una ponderación de los criterios a evaluar en términos de pesos, de acuerdo con su nivel de importancia, gerencial y operacional, para finalmente tener una elección objetiva y que cumpla con los requerimientos predefinidos. Los sistemas computacionales disponibles son Easy Cargo, Searates, Goodloading y Logen Solutions. Mientras que los criterios analizados fueron funcionalidad, practicidad, precio, idiomas de interfaz, y conectividad con otras plataformas, con ese orden para el valor de las ponderaciones de mayor a menor. Con estas variables, se realizó la jerarquización, construyendo matrices de comparación pareadas para evaluar cada alternativa respecto de cada criterio, como así también, criterio versus criterio. Se realizó un test de consistencia para cada matriz pareada; por un lado, para matrices de comparación entre alternativas criterio por criterio, y para la matriz de comparación criterio versus criterio. Al efectuar el test de consistencia de cada matriz pareada, se determinó que cada Razón de Consistencia (RC) para las matrices de comparación entre alternativas fue menor a 0.09 (9%), cota superior permitida para matrices de orden 4x4 según Aznar y Guijarro (2012). En cuanto a la RC de la matriz de comparación criterio versus criterio, no se sobrepasó la cota superior de 0,1(10%) para matrices de orden 5x5. Se concluye que la metodología propuesta es aceptable, pues permitió la jerarquización y la selección del mejor sistema computacional logístico para carga y ubicación de mercaderías, de acuerdo con los criterios tomados en cuenta. De acuerdo con los resultados de la ponderación final para la elección el mejor sistema es Logen Solutions (0.38). Se propone como trabajo futuro, incrementar el número de opciones de sistemas computacionales, y ahondar en más criterios como costo de mantenimiento, tiempo de capacitación, tiempo de implementación, entre otros. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141781 2021-01-01T00:00:00Z El transporte terrestre es una de las modalidades más utilizadas en el mundo para transportar mercaderías, luego del transporte marítimo, moviéndose anualmente más de 6.000 Tn/km (Banco Mundial, 2019). Por lo tanto, es un motor fundamental en la economía de los países y esto lleva a que exista un gran interés por parte de las empresas transportistas y de los clientes para encontrar formas de optimizar este proceso. En la composición de los costos empresariales, se calcula que el costo total de distribución representa un 7,65%, del cual el costo de transporte es el de mayor incidencia con un 3,34% (Ballou, 2004), por lo tanto, su análisis y optimización son fundamentales para lograr competitividad. En la empresa logística bajo estudio, se cuenta con personal encargado para la carga y selección de la mejor ubicación de las mercaderías dentro de semirremolques, quienes utilizan su experiencia y métodos empíricos para hacer el trabajo. Para esta organización en particular, no está establecido el uso de alguna plataforma digital para la gestión del llenado eficiente de los vehículos de carga. En este trabajo, se abordó, el problema de selección de un sistema computacional logístico para la gestión de la carga y su ubicación eficiente dentro de semirremolques de una empresa paraguaya, importadora y exportadora de mercaderías. Dado que, para la elección del mejor software, especializado para la carga eficiente de móviles con mercaderías, se debe tener en cuenta múltiples criterios, se presenta una propuesta de selección basada en el Proceso de Jerarquía Analítica (Analytical Hierarchy Process, AHP), para comparar los sistemas computacionales para la logística de carga y ubicación de mercaderías. De esta manera, se pudo definir una ponderación de los criterios a evaluar en términos de pesos, de acuerdo con su nivel de importancia, gerencial y operacional, para finalmente tener una elección objetiva y que cumpla con los requerimientos predefinidos. Los sistemas computacionales disponibles son Easy Cargo, Searates, Goodloading y Logen Solutions. Mientras que los criterios analizados fueron funcionalidad, practicidad, precio, idiomas de interfaz, y conectividad con otras plataformas, con ese orden para el valor de las ponderaciones de mayor a menor. Con estas variables, se realizó la jerarquización, construyendo matrices de comparación pareadas para evaluar cada alternativa respecto de cada criterio, como así también, criterio versus criterio. Se realizó un test de consistencia para cada matriz pareada; por un lado, para matrices de comparación entre alternativas criterio por criterio, y para la matriz de comparación criterio versus criterio. Al efectuar el test de consistencia de cada matriz pareada, se determinó que cada Razón de Consistencia (RC) para las matrices de comparación entre alternativas fue menor a 0.09 (9%), cota superior permitida para matrices de orden 4x4 según Aznar y Guijarro (2012). En cuanto a la RC de la matriz de comparación criterio versus criterio, no se sobrepasó la cota superior de 0,1(10%) para matrices de orden 5x5. Se concluye que la metodología propuesta es aceptable, pues permitió la jerarquización y la selección del mejor sistema computacional logístico para carga y ubicación de mercaderías, de acuerdo con los criterios tomados en cuenta. De acuerdo con los resultados de la ponderación final para la elección el mejor sistema es Logen Solutions (0.38). Se propone como trabajo futuro, incrementar el número de opciones de sistemas computacionales, y ahondar en más criterios como costo de mantenimiento, tiempo de capacitación, tiempo de implementación, entre otros. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141780 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) La resolución simultánea de los problemas de batching y scheduling en plantas batch multiproducto y multietapa con múltiples unidades de diferentes tamaños operando en paralelo en cada etapa continúa presentando desafíos, tanto en lograr modelos computacionalmente eficientes como en considerar todos los posibles escenarios de producción. En este tipo de plantas, la gran mayoría de los trabajos publicados que consideran múltiples órdenes por producto, tratan a las mismas de forma individual. Este procedimiento genera soluciones que pueden mejorarse si todas las órdenes de un mismo producto son consolidadas en una demanda total del mismo. Al consolidar las órdenes, en general, se requiere procesar menos batches y se utiliza la capacidad de la planta de forma más eficiente. Este trabajo analiza las ventajas y consecuencias de adoptar la consolidación de órdenes cuando el esquema de producción y las características del producto lo permitan. Se presenta una formulación de tiempos discretos mixta-entera lineal (MILP) para la resolución simultánea de los problemas de batching y scheduling en una planta batch multiproducto multietapa donde se admite la consolidación de órdenes de un mismo producto. La planta cuenta con unidades diferentes operando en paralelo en cada etapa y no se dispone de tanques de almacenamiento entre etapas, por lo que se adopta la política de transferencia de espera cero (ZW). Se presenta un ejemplo para evaluar la capacidad del modelo para encontrar una solución óptima como así también su performance computacional. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141780 2021-01-01T00:00:00Z La resolución simultánea de los problemas de batching y scheduling en plantas batch multiproducto y multietapa con múltiples unidades de diferentes tamaños operando en paralelo en cada etapa continúa presentando desafíos, tanto en lograr modelos computacionalmente eficientes como en considerar todos los posibles escenarios de producción. En este tipo de plantas, la gran mayoría de los trabajos publicados que consideran múltiples órdenes por producto, tratan a las mismas de forma individual. Este procedimiento genera soluciones que pueden mejorarse si todas las órdenes de un mismo producto son consolidadas en una demanda total del mismo. Al consolidar las órdenes, en general, se requiere procesar menos batches y se utiliza la capacidad de la planta de forma más eficiente. Este trabajo analiza las ventajas y consecuencias de adoptar la consolidación de órdenes cuando el esquema de producción y las características del producto lo permitan. Se presenta una formulación de tiempos discretos mixta-entera lineal (MILP) para la resolución simultánea de los problemas de batching y scheduling en una planta batch multiproducto multietapa donde se admite la consolidación de órdenes de un mismo producto. La planta cuenta con unidades diferentes operando en paralelo en cada etapa y no se dispone de tanques de almacenamiento entre etapas, por lo que se adopta la política de transferencia de espera cero (ZW). Se presenta un ejemplo para evaluar la capacidad del modelo para encontrar una solución óptima como así también su performance computacional. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141779 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Se presenta un modelo matemático de Constraint Programming (CP) para resolver el problema de scheduling de corto plazo en plantas industriales de tipo batch, multiproducto, multietapa; las cuales operan con procesos make-andpack. Se trata de un enfoque novedoso, capaz de considerar, entre otros aspectos, la operación en modo campañas y tiempos de changeover dependientes de la secuencia y/o del equipo productivo involucrado. El mismo permitió resolver 20 instancias, de tamaño creciente en cuanto al número de lotes a agendar, correspondiente a un problema ampliamente abordado en la bibliografía (proceso de producción de helados). Los resultados obtenidos indican un buen desempeño (veloz y eficaz). Asimismo, se trata de una formulación cuyo tamaño no se incrementa exponencialmente con el crecimiento en el número de lotes considerados. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141779 2021-01-01T00:00:00Z Se presenta un modelo matemático de Constraint Programming (CP) para resolver el problema de scheduling de corto plazo en plantas industriales de tipo batch, multiproducto, multietapa; las cuales operan con procesos make-andpack. Se trata de un enfoque novedoso, capaz de considerar, entre otros aspectos, la operación en modo campañas y tiempos de changeover dependientes de la secuencia y/o del equipo productivo involucrado. El mismo permitió resolver 20 instancias, de tamaño creciente en cuanto al número de lotes a agendar, correspondiente a un problema ampliamente abordado en la bibliografía (proceso de producción de helados). Los resultados obtenidos indican un buen desempeño (veloz y eficaz). Asimismo, se trata de una formulación cuyo tamaño no se incrementa exponencialmente con el crecimiento en el número de lotes considerados. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141777 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) En este trabajo se presenta un modelo de programación mixta-entera lineal que resuelve simultáneamente los problemas de batching y scheduling de la producción y distribución en una instalación batch monoetapa, con múltiples unidades no idénticas operando en paralelo. El modelo desarrollado permite de-terminar la programación detallada de la producción: cantidad y tamaño de los lotes a producir, su asignación y secuenciamiento en las unidades, y los tiempos de inicio y finalización para el procesamiento de estos lotes, como así también las decisiones relativas a la distribución de los productos finales: número y tipo de vehículos a utilizar, asignación de los lotes a los vehículos, tiempo de partida y ruteo de cada vehículo y tiempos de entrega a los clientes. La capacidad del enfoque propuesto es evaluada mediante un caso de estudio y los vínculos entre las diferentes decisiones son especialmente analizados. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141777 2021-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta un modelo de programación mixta-entera lineal que resuelve simultáneamente los problemas de batching y scheduling de la producción y distribución en una instalación batch monoetapa, con múltiples unidades no idénticas operando en paralelo. El modelo desarrollado permite de-terminar la programación detallada de la producción: cantidad y tamaño de los lotes a producir, su asignación y secuenciamiento en las unidades, y los tiempos de inicio y finalización para el procesamiento de estos lotes, como así también las decisiones relativas a la distribución de los productos finales: número y tipo de vehículos a utilizar, asignación de los lotes a los vehículos, tiempo de partida y ruteo de cada vehículo y tiempos de entrega a los clientes. La capacidad del enfoque propuesto es evaluada mediante un caso de estudio y los vínculos entre las diferentes decisiones son especialmente analizados. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141775 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) La cáscara deshidratada de limón que se produce en la industria citrícola se exporta para la producción de pectina, un producto de alto valor agregado. En este trabajo se desarrolla un modelo de programación lineal mixto entero (MILP) para diseñar el equipamiento necesario para producir pectina a partir de cáscara de limón y planificar la operación anual de esta producción contemplando la posibilidad de utilizar tanto la cáscara deshidratada como la cáscara húmeda de la fruta. El modelo permite determinar simultáneamente las vías de proceso para el uso de la cáscara, el diseño y costo de los equipos necesarios y la planificación anual de la producción. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141775 2021-01-01T00:00:00Z La cáscara deshidratada de limón que se produce en la industria citrícola se exporta para la producción de pectina, un producto de alto valor agregado. En este trabajo se desarrolla un modelo de programación lineal mixto entero (MILP) para diseñar el equipamiento necesario para producir pectina a partir de cáscara de limón y planificar la operación anual de esta producción contemplando la posibilidad de utilizar tanto la cáscara deshidratada como la cáscara húmeda de la fruta. El modelo permite determinar simultáneamente las vías de proceso para el uso de la cáscara, el diseño y costo de los equipos necesarios y la planificación anual de la producción. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141773 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Dado un conjunto X de puntos en Rd y un entero k, el problema de clustering con regiones hiper-rectangulares consiste en determinar k hiper-rectángulos en Rd con el menor volumen posible de modo tal que cada punto de X esté incluido en al menos un hiper-rectángulo. Si además se especifica una cantidad p de posibles outliers, entonces se pueden tener hasta p puntos de X no incluidos en ningún hiper-rectángulo. Las técnicas de clustering con hiper-rectángulos han sido propuestas como una alternativa de clustering interpretable, dado que es sencillo explicar los clusters obtenidos en función de sus límites. Existen métodos geométricos para este problema, y también se han explorado alternativas basadas en programación lineal entera para variantes de este problema. En todos estos trabajos se asume p = 0. En este trabajo estudiamos el problema de clustering con regiones hiper- rectangulares con una linealización de la función objetivo y para el caso p > 0. Es decir, se puede descartar una cantidad prefijada de puntos, que son declarados como outliers. Presentamos un modelo natural de programación lineal entera para este problema y estudiamos el poliedro asociado. Además, consideramos un esquema heurístico basado en generación de columnas, y presentamos experimentos computacionales para comparar los dos esquemas. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141773 2021-01-01T00:00:00Z Dado un conjunto X de puntos en Rd y un entero k, el problema de clustering con regiones hiper-rectangulares consiste en determinar k hiper-rectángulos en Rd con el menor volumen posible de modo tal que cada punto de X esté incluido en al menos un hiper-rectángulo. Si además se especifica una cantidad p de posibles outliers, entonces se pueden tener hasta p puntos de X no incluidos en ningún hiper-rectángulo. Las técnicas de clustering con hiper-rectángulos han sido propuestas como una alternativa de clustering interpretable, dado que es sencillo explicar los clusters obtenidos en función de sus límites. Existen métodos geométricos para este problema, y también se han explorado alternativas basadas en programación lineal entera para variantes de este problema. En todos estos trabajos se asume p = 0. En este trabajo estudiamos el problema de clustering con regiones hiper- rectangulares con una linealización de la función objetivo y para el caso p > 0. Es decir, se puede descartar una cantidad prefijada de puntos, que son declarados como outliers. Presentamos un modelo natural de programación lineal entera para este problema y estudiamos el poliedro asociado. Además, consideramos un esquema heurístico basado en generación de columnas, y presentamos experimentos computacionales para comparar los dos esquemas. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141767 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) El uso racional de la energía eléctrica es esencial para el desarrollo socio- productivo y económico de toda sociedad. La creciente demanda energética sumada a la contaminación y deterioro del medio ambiente, hace prioritario aumentar la efectividad tanto en la producción y transmisión como en el consumo, y recurrir a fuentes renovables de energía con el fin de asegurar un sistema energético sostenible que brinde altos niveles de calidad, eficiencia y seguridad en el suministro de electricidad. Para lograr esos objetivos, en los últimos años se comenzó a desarrollar redes inteligentes, que son redes eléctricas que integran de forma apropiada las acciones de todos los usuarios conectados a ella, ya sean generadores, consumidores y aquellos que son ambos (prosumidores). Esta nueva tecnología trae aparejados sistemas complejos que requieren el desarrollo de herramientas computacionales que den solución a los nuevos problemas de optimización que se presentan. Un aspecto clave a contemplar es que la demanda energética (carga) es muy variable, dependiendo por ejemplo de la época del año, día de semana, horario del día, condiciones climáticas y tipo de comsumidor (industrial, comercial, residencial). Debido a que los proveedores de energía tienen que satisfacer la demanda máxima, lo que resulta en un costo alto de infraestructura con una baja utilización durante las horas de menor actividad, en trabajos previos tratamos la planificación del consumo eléctrico residencial en redes inteligentes considerando la imposición de cotas de consumo energético por parte de las compañías eléctricas. Con el fin de minimizar el gasto económico del consumidor así como su disconfort, en esos trabajos describimos heurísticas variadas y un algoritmo exacto para la buena planificación del funcionamiento de artefactos eléctricos residenciales. En este trabajo nos focalizamos en diversas ideas que desarrollamos para mejorar la eficiencia computacional de dicho algoritmo exacto, así como en nuevos problemas en grafos definidos a partir del mismo que, por su abstracción, pueden vincularse con numerosos otros problemas que surjan de distintos contextos. Más concretamente, los aportes se realizan en torno a la búsqueda de estrategias alternativas para la exploración del árbol de posibilidades analizadas por el algoritmo. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141767 2021-01-01T00:00:00Z El uso racional de la energía eléctrica es esencial para el desarrollo socio- productivo y económico de toda sociedad. La creciente demanda energética sumada a la contaminación y deterioro del medio ambiente, hace prioritario aumentar la efectividad tanto en la producción y transmisión como en el consumo, y recurrir a fuentes renovables de energía con el fin de asegurar un sistema energético sostenible que brinde altos niveles de calidad, eficiencia y seguridad en el suministro de electricidad. Para lograr esos objetivos, en los últimos años se comenzó a desarrollar redes inteligentes, que son redes eléctricas que integran de forma apropiada las acciones de todos los usuarios conectados a ella, ya sean generadores, consumidores y aquellos que son ambos (prosumidores). Esta nueva tecnología trae aparejados sistemas complejos que requieren el desarrollo de herramientas computacionales que den solución a los nuevos problemas de optimización que se presentan. Un aspecto clave a contemplar es que la demanda energética (carga) es muy variable, dependiendo por ejemplo de la época del año, día de semana, horario del día, condiciones climáticas y tipo de comsumidor (industrial, comercial, residencial). Debido a que los proveedores de energía tienen que satisfacer la demanda máxima, lo que resulta en un costo alto de infraestructura con una baja utilización durante las horas de menor actividad, en trabajos previos tratamos la planificación del consumo eléctrico residencial en redes inteligentes considerando la imposición de cotas de consumo energético por parte de las compañías eléctricas. Con el fin de minimizar el gasto económico del consumidor así como su disconfort, en esos trabajos describimos heurísticas variadas y un algoritmo exacto para la buena planificación del funcionamiento de artefactos eléctricos residenciales. En este trabajo nos focalizamos en diversas ideas que desarrollamos para mejorar la eficiencia computacional de dicho algoritmo exacto, así como en nuevos problemas en grafos definidos a partir del mismo que, por su abstracción, pueden vincularse con numerosos otros problemas que surjan de distintos contextos. Más concretamente, los aportes se realizan en torno a la búsqueda de estrategias alternativas para la exploración del árbol de posibilidades analizadas por el algoritmo. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141766 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) El problema de suma de coloreo de aristas con vértices adyacentes distinguibles (AVDSECP) consiste en buscar una asignación de colores a las aristas de un grato con las siguientes restricciones: todo par de aristas adyacentes tienen distinto color y todo par de vértices adyacentes debe tener diferencia en el conjunto de colores asignados a sus aristas incidentes. El objetivo es minimizar la suma de los colores a asignar tal que se cumplan las restricciones. Este problema es un caso particular de una gran familia de problemas conocida bajo el nombre de etiquetado de gratos, que resultan una herramienta muy útil para modelar situaciones de la vida cotidiana. Dada la pertenencia del AVDSECP a la clase de problemas NP-Difícil, en este trabajo presentaremos diferentes enfoques heurísticos para resolverlo. Agrupamos a estas heurísticas en dos categorías: procedimientos rápidos y procedimientos lentos (ya que consumen una cantidad de tiempo considerable teniéndose en cuenta que no son procedimientos exactos). Según el contexto de aplicación serán útiles unas u otras. Dentro de los procedimientos rápidos incluimos una heurística golosa. Además estudiamos dos modelos de programación por restricciones, uno de ellos enmarcado dentro de los métodos rápidos y el otro dentro de los lentos. También dentro del grupo de los procedimientos lentos, expondremos una heurística basada en una formulación de programación lineal entera con cantidad de variables exponencial, a la cual le aplicamos un proceso de generación de columnas. Presentaremos experimentos computacionales para analizar la performance de las diferentes heurísticas, buscando identificar cuales son los criterios que brindan el mejor rendimiento en cada una. Finalmente, concluiremos con una comparación entre las diferentes propuestas. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141766 2021-01-01T00:00:00Z El problema de suma de coloreo de aristas con vértices adyacentes distinguibles (AVDSECP) consiste en buscar una asignación de colores a las aristas de un grato con las siguientes restricciones: todo par de aristas adyacentes tienen distinto color y todo par de vértices adyacentes debe tener diferencia en el conjunto de colores asignados a sus aristas incidentes. El objetivo es minimizar la suma de los colores a asignar tal que se cumplan las restricciones. Este problema es un caso particular de una gran familia de problemas conocida bajo el nombre de etiquetado de gratos, que resultan una herramienta muy útil para modelar situaciones de la vida cotidiana. Dada la pertenencia del AVDSECP a la clase de problemas NP-Difícil, en este trabajo presentaremos diferentes enfoques heurísticos para resolverlo. Agrupamos a estas heurísticas en dos categorías: procedimientos rápidos y procedimientos lentos (ya que consumen una cantidad de tiempo considerable teniéndose en cuenta que no son procedimientos exactos). Según el contexto de aplicación serán útiles unas u otras. Dentro de los procedimientos rápidos incluimos una heurística golosa. Además estudiamos dos modelos de programación por restricciones, uno de ellos enmarcado dentro de los métodos rápidos y el otro dentro de los lentos. También dentro del grupo de los procedimientos lentos, expondremos una heurística basada en una formulación de programación lineal entera con cantidad de variables exponencial, a la cual le aplicamos un proceso de generación de columnas. Presentaremos experimentos computacionales para analizar la performance de las diferentes heurísticas, buscando identificar cuales son los criterios que brindan el mejor rendimiento en cada una. Finalmente, concluiremos con una comparación entre las diferentes propuestas. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141765 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) En este trabajo consideramos el siguiente problema de packing en tres dimensiones, que surge en el contexto del transporte de productos medicinales refrigerados. Los datos de entrada están dados por un conjunto de productos y un conjunto de tipos de contenedores. Cada producto consiste de una cierta cantidad de cajas, especificadas por su ancho, altura y profundidad. Cada contenedor está especificado por su ancho, altura y profundidad internos, y además tiene asociados un costo y un porcentaje máximo de volumen que se puede ocupar. El problema consiste en ubicar los productos en contenedores minimizando el costo total de los contenedores utilizados, de modo tal que (a) cada producto se ubique en forma vertical en cada contenedor, (b) no haya superposiciones entre los productos, (c) cada producto o bien se ubique sobre el piso del contenedor o bien al menos el 70% de su base esté apoyada sobre otros productos, (d) no se supere el porcentaje máximo de volumen ocupado en ningún contenedor y (e) cada producto aparezca con productos distintos en a lo sumo un contenedor. No hay límite a la cantidad de contenedores que se pueden usar. Presentamos un algoritmo heurístico para este problema. Se utiliza como sub-rutina un algoritmo de programación dinámica para la resolución del problema mono-contenedor y mono-producto (sobre la base de algoritmos similares para el pallet loading problem'). A partir de la generación de todas las combinaciones posibles de contenedores mono-producto, se utiliza un algoritmo basado en backtracking para completar la asignación de las cantidades restantes de cada producto. Presentamos experimentos computacionales intensivos, que muestran que los tiempos de resolución sobre instancias prácticas son aceptables y que las soluciones generadas por el algoritmo son adecuadas. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141765 2021-01-01T00:00:00Z En este trabajo consideramos el siguiente problema de packing en tres dimensiones, que surge en el contexto del transporte de productos medicinales refrigerados. Los datos de entrada están dados por un conjunto de productos y un conjunto de tipos de contenedores. Cada producto consiste de una cierta cantidad de cajas, especificadas por su ancho, altura y profundidad. Cada contenedor está especificado por su ancho, altura y profundidad internos, y además tiene asociados un costo y un porcentaje máximo de volumen que se puede ocupar. El problema consiste en ubicar los productos en contenedores minimizando el costo total de los contenedores utilizados, de modo tal que (a) cada producto se ubique en forma vertical en cada contenedor, (b) no haya superposiciones entre los productos, (c) cada producto o bien se ubique sobre el piso del contenedor o bien al menos el 70% de su base esté apoyada sobre otros productos, (d) no se supere el porcentaje máximo de volumen ocupado en ningún contenedor y (e) cada producto aparezca con productos distintos en a lo sumo un contenedor. No hay límite a la cantidad de contenedores que se pueden usar. Presentamos un algoritmo heurístico para este problema. Se utiliza como sub-rutina un algoritmo de programación dinámica para la resolución del problema mono-contenedor y mono-producto (sobre la base de algoritmos similares para el pallet loading problem'). A partir de la generación de todas las combinaciones posibles de contenedores mono-producto, se utiliza un algoritmo basado en backtracking para completar la asignación de las cantidades restantes de cada producto. Presentamos experimentos computacionales intensivos, que muestran que los tiempos de resolución sobre instancias prácticas son aceptables y que las soluciones generadas por el algoritmo son adecuadas. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141764 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Dada una lista de materias, con sus respectivos horarios e inscriptos, el problema de asignación de aulas consiste en asignar aulas a materias de forma tal que a materias con superposición horaria no se les asigne la misma aula. Existe un interés particular en resolver el caso en el que los distintos días en los cuales se cursa una materia sean asignados, preferentemente, a una misma aula. Dicha variación del problema pertenece a la familia de problemas NP-hard. Actualmente se cuenta con una herramienta, que resuelve el problema y es utilizada en distintas instituciones, demorando algunos minutos en conseguir una solución inicial, para luego alcanzar una solución óptima. El algoritmo exacto formula un programa lineal entero en el cual se estipula una penalidad por cada materia sin aula, o con distintas aulas en diferentes horarios. El objetivo del programa es minimizar la penalidad total, respetando las restricciones de capacidad y no superposición. A la vez, el algoritmo exacto establece un valor de gap basado en la teoría de dualidad para indicar la calidad de la mejor solución factible encontrada. En este trabajo se desarrolló una heurística con el fin de mejorar la solución existente. Posteriormente, se efectuaron diversos experimentos para evaluar el desempeño conjunto de la heurística y el algoritmo exacto en base a la calidad de las soluciones y al tiempo de ejecución. Por último, se hizo una selección entre las técnicas para ser integradas en futuras versiones de la herramienta. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141764 2021-01-01T00:00:00Z Dada una lista de materias, con sus respectivos horarios e inscriptos, el problema de asignación de aulas consiste en asignar aulas a materias de forma tal que a materias con superposición horaria no se les asigne la misma aula. Existe un interés particular en resolver el caso en el que los distintos días en los cuales se cursa una materia sean asignados, preferentemente, a una misma aula. Dicha variación del problema pertenece a la familia de problemas NP-hard. Actualmente se cuenta con una herramienta, que resuelve el problema y es utilizada en distintas instituciones, demorando algunos minutos en conseguir una solución inicial, para luego alcanzar una solución óptima. El algoritmo exacto formula un programa lineal entero en el cual se estipula una penalidad por cada materia sin aula, o con distintas aulas en diferentes horarios. El objetivo del programa es minimizar la penalidad total, respetando las restricciones de capacidad y no superposición. A la vez, el algoritmo exacto establece un valor de gap basado en la teoría de dualidad para indicar la calidad de la mejor solución factible encontrada. En este trabajo se desarrolló una heurística con el fin de mejorar la solución existente. Posteriormente, se efectuaron diversos experimentos para evaluar el desempeño conjunto de la heurística y el algoritmo exacto en base a la calidad de las soluciones y al tiempo de ejecución. Por último, se hizo una selección entre las técnicas para ser integradas en futuras versiones de la herramienta. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141671 Objeto de conferencia IV Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa (SIIIO 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) Las decisiones en infraestructura educativa en el departamento de Caazapá, como en otras regiones del Paraguay, generan algunos inconvenientes. En particular, la distribución de alumnos respecto a los establecimientos escolares presenta cierta inconsistencia, esto se ve reflejado en sobrecostos por reparación o por mantener aulas/escuelas abiertas. Actualmente, existen 469 escuelas en este departamento, y en promedio se tiene 83 alumnos por escuela. Igualmente, se debe considerar que el 66% de las escuelas tienen menos de 25 alumnos, y se puede inferir que existe una subutilización de la infraestructura y de los costos operativos asociados. Un dato no menor, es que el 1% de las escuelas tiene en promedio más de 49 estudiantes por aula, muy por arriba del promedio en todo el departamento. El diseño de la red educativa es ineficiente, con una concentración de escuelas que excede las necesidades en determinadas zonas y es deficitaria en otras; esto tiene como consecuencia problemas de gestión de recursos y altos costos de inversión para mejorar y mantener las escuelas en distritos que no cuentan con el presupuesto suficiente. Es imperativa la aplicación de estrategias que estén orientadas a la optimización de los recursos disponibles. En este estudio, se identificó un modelo de programación lineal entera mixta (PLEM) existen-te en la literatura, para seleccionar establecimientos escolares a fin de minimizar los costos operativos, de inversión en infraestructura y de transporte. Se combinaron técnicas de investigación operativa con sistemas de información geográfica para analizar el problema e interpretar los resultados. Los resultados muestran oportunidades de mejora en el diseño de la red educativa en los 11 distritos del departamento de Caazapá, y es posible reducir los costos de inversión al consolidar la demanda en menos establecimientos de los que ya existen actualmente. En la selección y distribución de establecimientos escolares, propuesta como solución, se reduce al 50% el número de escuelas, disminuyendo también los costos de inversión y costos operativos. Por otra parte, será necesario incurrir en costos de transporte que representarán el 7% de los costos. Finalmente, con esta propuesta, se reduce el costo estimado para el diseño de la red de infraestructura del sistema educativo en el departamento de Caazapá en un 24% con respecto al costo actual. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/141671 2021-01-01T00:00:00Z Las decisiones en infraestructura educativa en el departamento de Caazapá, como en otras regiones del Paraguay, generan algunos inconvenientes. En particular, la distribución de alumnos respecto a los establecimientos escolares presenta cierta inconsistencia, esto se ve reflejado en sobrecostos por reparación o por mantener aulas/escuelas abiertas. Actualmente, existen 469 escuelas en este departamento, y en promedio se tiene 83 alumnos por escuela. Igualmente, se debe considerar que el 66% de las escuelas tienen menos de 25 alumnos, y se puede inferir que existe una subutilización de la infraestructura y de los costos operativos asociados. Un dato no menor, es que el 1% de las escuelas tiene en promedio más de 49 estudiantes por aula, muy por arriba del promedio en todo el departamento. El diseño de la red educativa es ineficiente, con una concentración de escuelas que excede las necesidades en determinadas zonas y es deficitaria en otras; esto tiene como consecuencia problemas de gestión de recursos y altos costos de inversión para mejorar y mantener las escuelas en distritos que no cuentan con el presupuesto suficiente. Es imperativa la aplicación de estrategias que estén orientadas a la optimización de los recursos disponibles. En este estudio, se identificó un modelo de programación lineal entera mixta (PLEM) existen-te en la literatura, para seleccionar establecimientos escolares a fin de minimizar los costos operativos, de inversión en infraestructura y de transporte. Se combinaron técnicas de investigación operativa con sistemas de información geográfica para analizar el problema e interpretar los resultados. Los resultados muestran oportunidades de mejora en el diseño de la red educativa en los 11 distritos del departamento de Caazapá, y es posible reducir los costos de inversión al consolidar la demanda en menos establecimientos de los que ya existen actualmente. En la selección y distribución de establecimientos escolares, propuesta como solución, se reduce al 50% el número de escuelas, disminuyendo también los costos de inversión y costos operativos. Por otra parte, será necesario incurrir en costos de transporte que representarán el 7% de los costos. Finalmente, con esta propuesta, se reduce el costo estimado para el diseño de la red de infraestructura del sistema educativo en el departamento de Caazapá en un 24% con respecto al costo actual.