Este artículo presenta una revisión de diferentes modelos de programación matemática y técnicas de solución, aplicadas en la solución de problemas de diseño de redes de logística inversa, en donde se describen las principales contribuciones y se comparan varios tratamientos, modelos y algoritmos de solución. Adicionalmente, se ha desarrollado una aplicación al caso específico de la gestión de llantas fuera de uso en las ciudades de Pereira y Dosquebradas (Colombia), evaluando las alternativas que existen en la recuperación y valorización de este tipo de residuo, con el fin de incurrir en el menor costo posible y/o generar beneficios para la Región.

En este artículo se propone una técnica de solución estocástica bajo un esquema “wait and see” para abordar los siguientes problemas de ruteo con demandas estocásticas: CVRPSD y OVRPSD. La técnica de solución ha venido siendo aplicada en los últimos diez años al problema de flujo de carga estocástico en redes de distribución de energía eléctrica. El objetivo de la técnica es encontrar un valor esperado de costos operativos con su respectiva desviación estándar a partir de 2J escenarios probabilísticos desacoplados, siendo J el número de clientes en un escenario estocástico. Para su verificación se usan instancias propuestas en la literatura del VRP, observándose la influencia que ejerce en los costos operativos la estocasticidad de la demanda.

Este artículo presenta una modificación al algoritmo genético desarrollado por Chu-Beasley aplicado al problema de asignación generalizada. Se utiliza una propuesta basada en factores de sensibilidad para la generación de la población inicial y se implementa un modelo matemático que incorpora factores de penalización.

En este artículo se presenta un modelo matemático para resolver el problema de ruteo verde usando flota propia y flota subcontratada considerando múltiples depósitos (GMDVRPPC). El modelo planteado es del tipo bi-objetivo, donde se consideran tanto costos operativos como impacto ambiental, medido a través del consumo de combustible de los vehículos. El estudio realiza un análisis de sensibilidad que considera la topografía del terreno (grados de inclinación) y estado de la vía, para lo cual se calcula una distancia e inclinación virtual de los arcos. Para validar la propuesta se usan instancias de la literatura especializada, a fin de establecer el mejor modo de operación que relaciona el número de vehículos y tiempo de entrega de acuerdo con la inclinación y estado de la vía.

Objective: To formulate and apply a sector analysis methodology to generate regional and local growth and development strategies in different economic sectors. Methodology: A review of methodologies of sector diagnosis and identification of select opacities in obtaining and validating findings in reports. A seven-stage methodology articulates activities from the construction of data collection instruments, theiradministration and analysis to the treatment of findings from sector analysis and their diagnosis. Results: The methodology was validated through a case study at metal-mechanical SMEs in Risaralda, Colombia. Their conditions of the economic and market context were analyzed to characterize business conglomerates. Conclusions: Elements for business competitive advantages and established peculiarities that weaken their competitive and productivity strategies were identified. A sector diagnosis that considers specific peculiarities for clustering was conducted that allows the recognition of leadership traits from business competitiveness and can be replicated within or outside a single economic sector. Finally, the need for regional spaces such as observatories, laboratories, and discussion tables for sector study and proposals for government entities to establish and strengthen university-business-state-society partnerships is highlighted.

El método de optimización por colonia de hormigas es aplicado en este trabajo para dar solución al problema de asignación generalizada, el cual se considera un problema de optimización combinatoria NP-completo. Se propone una metodología, consistente en la evaluación de parámetros de sensibilidad para la conformación de la población inicial de alternativas. Para lograr que el algoritmo de solución se desplace a través de la frontera con soluciones factibles e infactibles se modificó el modelo matemático del problema a través de un procedimiento semejante a la relajación lagrangeana, usando factores de penalización. Finalmente, para verificar la eficacia del método, se resuelven varios problemas de gran tamaño y complejidad matemática de la literatura especializada; con propósitos comparativos, se toman como referencia resultados obtenidos usando algoritmos genéticos.

En este artículo se plantea un modelo matemático lineal entero cuyo objetivo es maximizar la utilización de quirófanos en instituciones hospitalarias. El modelo matemático surge después de aplicar una técnica que se propone con el enfoque de Six Sigma DMAIC que permite revisar procesos para identificar situaciones que deben ser mejoradas. Con base en ello surgen diferentes problemáticas pero aparece como punto neurálgico el nivel de ocupación de la sala de quirófanos, allí se identifican los elementos vulnerables en el proceso y con base en herramientas estadísticas se determinan los valores de los parámetros que se deben considerar para plantear el modelo matemático. La técnica de solución utilizada para resolver el modelo es el algoritmo de Branch and Bound con el solver CPLEX.

En este trabajo se propone resolver el problema de resolver el problema de flujo de potencia óptimo en sistemas de distribución AC/DC bajo un enfoque de nexo energía-agua-carbono para el desarrollo sostenible de comunidades aisladas. En el problema se considera la operación óptima de los elementos de la red AC/DC (voltajes, corrientes, el índice de modulación de los convertidores y el estado de operación del convertidor, es decir, si debe trabajar como inversor o rectificador), la operación óptima del generador diésel para disminuir las emisiones de dióxido de carbono, la operación óptima de los sistemas de baterías para aprovechar al máximo las fuentes renovables y así reducir las emisiones de dióxido de carbono y la operación óptima de la planta desalinizadora de agua de mar y el tanque de agua (operación óptima de las bombas de vaciado y llenado del tanque). En este trabajo se plantea un nuevo modelo no lineal entero mixto que permite representar el problema propuesto. Este modelo permite considerar la eficiencia de los convertidores y los sistemas de baterías. El modelo es implementado en GAMS y resuelto con el solucionador de optimización comercial BONMIN. Los resultados obtenidos muestran que los recursos energéticos distribuidos permiten disminuir las emisiones de dióxido de carbono y los costos operativos de la red eléctrica y del nexo de la comunidad aislada en aproximadamente un 36%.

En este artículo se presenta un estudio comparativo entre la predicción de precios en bolsa de valores utilizando redes neuronales y neuro-difusas. Se muestra una metodología aplicable a la predicción del comportamiento de cualquier tipo de acción, basada en el cálculo preliminar de la correlación entre el precio y otras variables de mercado. El pronóstico del valor de las acciones en la bolsa de valores incide en los procesos de toma de decisiones de las empresas u otros agentes del mercado afectados por su comportamiento. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios en cuanto al porcentaje de error del valor estimado frente al valor real. Las técnicas inteligentes se muestran como una herramienta interesante que está mostrando resultados promisorios y abre un abanico de posibilidades por explorar en el campo del pronóstico.

En muchas ocasiones el investigador se ve enfrentado a una gran cantidad de datos que describen un fenómeno. Cuando se ha caracterizado el conjunto de datos y se requieren clasificar nuevos individuos aparecen técnicas tales como el Análisis Discriminante, aunque no siempre es posible aplicarla; por esta razón las redes neuronales aparecen como una técnica alternativa para discriminar conjuntos de datos. En este artículo se muestran los resultados obtenidos al entrenar y validar una red neuronal con las componentes principales de una base de datos multivariada y con las proyecciones obtenidas por medio de la técnica de búsqueda de proyección, la tasa de error de clasificación es el parámetro que mide la calidad de las respuestas y el nivel de aprendizaje de la red. Para evaluar, comparar y validar los resultados se tomó una base de datos compuesta por 20 variables y 24.474 datos. Se obtuvieron excelentes resultados, en los que se destacan los obtenidos usando búsqueda de la proyección.

En este artículo se propone una metodología para resolver el problema de ruteo considerando múltiples depósitos (MDVRP). El modelo contempla situaciones con y sin restricción de distancia. En el proceso de búsqueda se aceptan soluciones infactibles por sobrecarga en vehículos, depósitos y longitud de ruta, las cuales son llevadas como penalidades en la función objetivo. Para su solución es implementado el algoritmo de Búsqueda Local Iterada (Iterated Local Search). En la construcción de la solución inicial se usan heurísticas basadas en técnicas de clusterización. La metodología es verificada usando casos de prueba de la literatura, los resultados obtenidos y tiempos de cómputo son comparados con los registros existentes.

Este artículo introduce una metodología para abordar la gestión logística al generar planes de trabajo basado en el problema del Agente Viajero Múltiple (MTSP) y tienen como objetivo la minimización de costos, que puede manifestarse en dos formas: la distancia o el tiempo requerido para la ejecución de los planes de trabajo. Se emplean dos métodos para medir la distancia: el primero calcula distancias esféricas utilizando la fórmula de Haversine, y el segundo aprovecha datos de Google Maps para obtener información de tráfico asociada a tiempos de viaje. Uno de los propósitos de esta metodología es validar los beneficios de llevar a cabo optimizaciones en rutas múltiples que se ven afectadas por variables de tráfico, que se traducen en tiempos de recorrido, sobre una arquitectura de software moderna, modular y de rápida implementación. Para resolver el modelo matemático, se utiliza el algoritmo genético Chu-Beasley con mejoramientos a través del operador Or-Opt, con el objetivo de obtener soluciones de calidad con tiempos razonables en la planificación logística diaria. En la etapa de análisis de resultados, se llevaron a cabo pruebas con instancias obtenidas de ubicaciones reales de empresas cuyas operaciones se ven afectadas por el rendimiento logístico. Los resultados del estudio se compararon simulando un experto en el área utilizando el algoritmo del vecino más cercano como referencia y centrándose en la variable de distancia, evidenciando mejoras significativas y confirmando el beneficio del uso del planeamiento logístico usando algoritmos de optimización con variables de tráfico.