Introducción: En este trabajo se considera un problema de la ecología industrial bajo el enfoque de optimización semi-infinita. Objetivo: El objetivo es la resolución del conflicto entre las emisiones contaminantes con las normas ambientales para las zonas de una región dada. Metodología: Se propone una versión del algoritmo SIP2 que, simultáneamente con la disminución de la contaminación, también permite un aumento de las emisiones de las fuentes, de tal forma que permite una cierta libertad en el manejo de contaminación y los elementos que la provocan en la industria, pero velando por el cumplimiento de la normatividad ambiental. Resultados:  Los resultados de dos algoritmos muestran diferentes papeles de las fuentes en la obtención de la contaminación total y como consecuencia la necesidad de los cambios en sus emisiones. Conclusiones: El algoritmo propuesto ofrece soluciones más rentables en evaluaciones de diseño de infraestructura para áreas con intereses opuestos, como el mantenimiento o el aumento de la producción (medido indirectamente por la generación de emisiones debido al sistema productivo), al tiempo que garantiza el cumplimiento de las normas ambientales restrictivas.

Introducción: Los enfoques tradicionales de gestión de la estimación integral de una función general no resuelven el problema de cumplir con las restricciones en cada punto del dominio. Esto se logra mediante una formulación semi-infinita del problema, en la que existen grandes posibilidades para modelar muchas situaciones prácticas de la ecología industrial. Algunos de ellos se presentan en este documento.Objetivo: Basándose en estudios detallados ([1]-[3]) el propósito de este artículo es examinarlos y contribuir a difundir las aplicaciones de la programación semi-infinita (SIP) en la solución de problemas de control de contaminación ambiental.Metodología: Para su solución numérica se aplica el algoritmo estocástico de aproximaciones externas. Los experimentos se realizan en MATLAB.Resultados: Se presentan tres modelos, uno de ellos optimiza la potencia de emisiones de contaminación por fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área de ambiente. Segundo, optimiza la potencia de fuentes de polución con sus desplazamientos causado por el viento y el último optimiza la polución en áreas 3D entre un grupo de contaminantes y un grupo de purificadores.Conclusiones: El problema de optimización de emisiones de las fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área y sus desplazamientos por causa del viento puede ser modelado y resuelto como un problema de optimización semi-infinita. El criterio de parada del método utilizado no requiere solución de un problema adicional como normalmente sucede en este tipo de programación.

Se propone un modelo matemático para la estimación estocástica del número de portadores de virus SARS-COv-2 en lugares donde hay alta concentración de población como centros comerciales u otros espacios cerrados. El objetivo de trabajo es obtener un modelo matemático de propagación de virus en espacios cerrados calculando el número de portadores nuevos dependiendo del cumplimiento o violación de las distancias seguras y de normas de protección, así como un algoritmo heurístico para su solución. Se recurrió al modelamiento matemático para abordar la situación de transmisión de virus y desarrollar un algoritmo heurístico para la solución del modelo matemático obtenido. La programación, los experimentos numéricos y los gráficos se realizaron en MATLAB. Los experimentos numéricos obtenidos para diferentes casos muestran la dependencia que existe entre la cantidad de nuevos portadores de virus con el no cumplimiento de las recomendaciones de distanciamiento social y de uso de elementos de protección personal. El modelo está abierto a complementos y mejoras y puede ser de interés para soportar la toma de decisiones que deben tomar las autoridades sanitarias y administrativas. El algoritmo resuelve el modelo matemático propuesto para rastrear la transmisión del virus cuando no se cumplen distancias seguras y de protección recomendadas. La aplicación del algoritmo permite proponer controles en situaciones complejas y poco predecibles de desarrollo epidémico en concentraciones de población, por lo que puede utilizarse para mejorar la calidad de las medidas médicas proactivas y demás decisiones relacionadas.

Introducción- En este trabajo se consideran áreas grandes con fuentes de emisiones de contaminación que en la mayoría de casos llega muy lejos de las zonas industriales. Usando modelación, monitoreo o pronósticos en los algoritmos de optimización se pueden analizar y ajustar los parámetros de la propagación de la polución con el impacto negativo de las zonas industriales.  Objetivo- El objetivo es la optimización y validación del modelo propuesto utilizando tres subconjuntos de fuentes de contaminación (las que pueden ser modificadas, las que se pueden modificar hasta cierto punto y las que no se pueden modificar). Metodología- Para la minimización se utilizó el procedimiento de Nelder-Mead de optimización clásica local [1] que mediante cambio de paso permite encontrar los extremos y además es útil para la optimización multiparamétrica. Resultados- Los resultados obtenidos permiten: la elección de tamaño de zonas industriales; la ubicación de industrias con fuentes condicionadas y aquellas sin restricciones; límites de optimización según el número de iteraciones o según la integral de las emisiones y la valoración de las consecuencias económicas de la solución.  Conclusiones- El modelo matemático y algoritmo son relativamente sencillos para su aplicación y están abiertos para más complejidad.