http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41647 Wed, 11 Nov 2026 16:36:56 GMT 2026-11-11T16:36:56Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41707 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) Game theory has been successfully applied in supply chain management problems due to its capacity of modeling situations where companies have to make strategic decisions about their production planning, inventory control and distribution systems. In particular, this article presents the application of game theory in inventory management. First, we presente the basics concepts of non-cooperative and cooperative game theory. Then, we present inventory models by means of game theory. For each model, we provide its configuration, the solution concept implemented, and the existence and uniqueness of the equilibrium used. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41707 2014-01-01T00:00:00Z Game theory has been successfully applied in supply chain management problems due to its capacity of modeling situations where companies have to make strategic decisions about their production planning, inventory control and distribution systems. In particular, this article presents the application of game theory in inventory management. First, we presente the basics concepts of non-cooperative and cooperative game theory. Then, we present inventory models by means of game theory. For each model, we provide its configuration, the solution concept implemented, and the existence and uniqueness of the equilibrium used. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41704 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) We study the existence of optimal strategies and value function of non stationary Markov decision processes under variable discounted criteria, when the action space is assumed to be Borel and the action space to be compact. With this new way of defining the value of a policy, we show existence of Markov deterministic optimal policies in the finite-horizon case, and a recursive method to obtain such ones. For the infinite horizon problem we characterize the value function and show existence of stationary deterministic policies. The approach presented is based on the use of adequate dynamic programming operators. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41704 2014-01-01T00:00:00Z We study the existence of optimal strategies and value function of non stationary Markov decision processes under variable discounted criteria, when the action space is assumed to be Borel and the action space to be compact. With this new way of defining the value of a policy, we show existence of Markov deterministic optimal policies in the finite-horizon case, and a recursive method to obtain such ones. For the infinite horizon problem we characterize the value function and show existence of stationary deterministic policies. The approach presented is based on the use of adequate dynamic programming operators. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41700 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) A partir de un patrimonio forestal de 50 unidades de manejo se plantea una metodología de gestión de bosque en base a multiple objetivos. Se presenta un modelo de planificación forestal basado en programación por metas estocástica (PPME). Las técnicas clásicas plantean una tasa de descuento del Valor Actual Neto (VAN) constante en la vida del proyecto. Se incorpora aleatoridad en la tasa de descuento del VAN en función a Indice de Precios al Consumidor (IPC) histórico para Argentina. La optimización estocástica permite resultados mas robustos para la toma de desiciones en el sector ya que supone una familia de escenarios futuros.; For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41700 2014-01-01T00:00:00Z A partir de un patrimonio forestal de 50 unidades de manejo se plantea una metodología de gestión de bosque en base a multiple objetivos. Se presenta un modelo de planificación forestal basado en programación por metas estocástica (PPME). Las técnicas clásicas plantean una tasa de descuento del Valor Actual Neto (VAN) constante en la vida del proyecto. Se incorpora aleatoridad en la tasa de descuento del VAN en función a Indice de Precios al Consumidor (IPC) histórico para Argentina. La optimización estocástica permite resultados mas robustos para la toma de desiciones en el sector ya que supone una familia de escenarios futuros. For a forest estate of 50 management units, we propose a methodology of forest managing based on multiple objectives. A forest planning model based on stochastic programming goals (SPG) is presented. Classical techniques proposed a constant discount rate of Net Present Value (NPV) in the life of the project. Randomness is incorporated in the discount rate in the NPV function to Consumer Price Index (CPI) from historical series from Argentina. The stochastic optimization allows more solid results for decision making in forest sector because the future is presented as a family of scenarios. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41698 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) El desgranamiento es un fenómeno que reduce de modo significativo las cantidades de egresados en carreras de Ingeniería. Asumiendo que las Universidades pueden y deben adoptar estrategias y acciones para reducir este flagelo, el presente trabajo analiza dos posibles modelos para explicar el ritmo de avance en las currículas. El primer modelo supone que todos los estudiantes tienen la misma posibilidad de evolucionar positivamente en la carrera y que las cuestiones institucionales introducen un factor aleatorio que puede generar variaciones en las posibilidades de avance. El segundo asume que las cohortes ingresantes pueden dividirse en al menos dos grupos con posibilidades diferentes, conforme a la capacidad de adaptación al modelo educativo propuesto. La resolución de estos modelos se realiza por Simulación. Los resultados se contrastan contra datos reales de una carrera de Ingeniería. Se describen ambos modelos y el modo de resolverlos, además se analizan estrategias apropiadas para cada situación. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41698 2014-01-01T00:00:00Z El desgranamiento es un fenómeno que reduce de modo significativo las cantidades de egresados en carreras de Ingeniería. Asumiendo que las Universidades pueden y deben adoptar estrategias y acciones para reducir este flagelo, el presente trabajo analiza dos posibles modelos para explicar el ritmo de avance en las currículas. El primer modelo supone que todos los estudiantes tienen la misma posibilidad de evolucionar positivamente en la carrera y que las cuestiones institucionales introducen un factor aleatorio que puede generar variaciones en las posibilidades de avance. El segundo asume que las cohortes ingresantes pueden dividirse en al menos dos grupos con posibilidades diferentes, conforme a la capacidad de adaptación al modelo educativo propuesto. La resolución de estos modelos se realiza por Simulación. Los resultados se contrastan contra datos reales de una carrera de Ingeniería. Se describen ambos modelos y el modo de resolverlos, además se analizan estrategias apropiadas para cada situación. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41696 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) In this work the application of genetic algorithms (GA) for solving the parameter estimation problem in a nonlinear empirical kinetic model for CO preferential oxidation is reported. Kinetic models with nonlinear rate equations often suffer of considerable parameter uncertainty which can lead to inaccurate predictions. Here, after the parameter vector is obtained, a statistical study is performed in order to show how accurate the parameter estimations are determined. The unknown model parameters are obtained by fitting the model predictions against our laboratory observations measured under a range of experimental conditions using a novel Au/TiO<SUB>2</SUB> catalyst. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41696 2014-01-01T00:00:00Z In this work the application of genetic algorithms (GA) for solving the parameter estimation problem in a nonlinear empirical kinetic model for CO preferential oxidation is reported. Kinetic models with nonlinear rate equations often suffer of considerable parameter uncertainty which can lead to inaccurate predictions. Here, after the parameter vector is obtained, a statistical study is performed in order to show how accurate the parameter estimations are determined. The unknown model parameters are obtained by fitting the model predictions against our laboratory observations measured under a range of experimental conditions using a novel Au/TiO<SUB>2</SUB> catalyst. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41695 Objeto de conferencia XLIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (43JAIIO) - XII Simposio Argentino de Investigación Operativa (SIO) (Buenos Aires, 2014) En este trabajo se estudia la optimización simultánea de la estructura y la planificación operativa y de mantenimiento (por limpieza) de sistemas de evaporación con múltiples unidades, teniéndose en cuenta el efecto del ensuciamiento de los equipos, utilizando programación matemática. Como estrategia de optimización se utilizó el concepto de ciclo de operación y limpieza, que debe ser repetido tantas veces como sea necesario para alcanzar la producción de planta requerida. El modelo matemático de optimización desarrollado utiliza variables continuas y binarias por lo que resulta de tipo no lineal mezcla entera (MINLP). Se presentan resultados de la comparación de un caso práctico correspondiente a un ingenio azucarero, con la solución óptima resultante del modelo, mostrando una reducción del orden del 2 % en términos de costo anual equivalente y del 5,5 % los costos horarios. Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/41695 2014-01-01T00:00:00Z En este trabajo se estudia la optimización simultánea de la estructura y la planificación operativa y de mantenimiento (por limpieza) de sistemas de evaporación con múltiples unidades, teniéndose en cuenta el efecto del ensuciamiento de los equipos, utilizando programación matemática. Como estrategia de optimización se utilizó el concepto de ciclo de operación y limpieza, que debe ser repetido tantas veces como sea necesario para alcanzar la producción de planta requerida. El modelo matemático de optimización desarrollado utiliza variables continuas y binarias por lo que resulta de tipo no lineal mezcla entera (MINLP). Se presentan resultados de la comparación de un caso práctico correspondiente a un ingenio azucarero, con la solución óptima resultante del modelo, mostrando una reducción del orden del 2 % en términos de costo anual equivalente y del 5,5 % los costos horarios.