ABSTRACT. O avanço em transporte público coletivo é um fator primordial dentro da mobilidade urbana. Além disso, é um importante indicador do grau de desenvolvimento de uma região. Assim, com o objetivo de desenvolver o problema otimização de escalas de serviços nessa área, esta pesquisa apresenta um modelo genérico brasileiro de programação matemática de tripulações de ônibus. Para tanto, as cinco etapas do método são: (i) entrevistar empresas da área de transporte urbano; (ii) gerar um modelo para o problema de escala de serviços e implementá-lo em um software de otimização; (iii) selecionar instâncias para teste; (iv) avaliar e ajustar o modelo; e, (v) validar o modelo de programação matemática. Desta forma, este manuscrito preenche uma lacuna existente na área de alocação de pessoas e escala de serviço, contribuindo para o avanço da área e abrindo caminho para o desenvolvimento do setor de transporte urbano e melhoria da qualidade do serviço prestado e redução de custos dentro das empresas.

ABSTRACT. En este artículo proponemos, formulamos y resolvemos un nuevo problema de logística urbana que contempla la distribución de carga en un conjunto de edificios comerciales. Por simplicidad, la distribución de carga en ciudades supone que la demanda de productos de un edificio comercial es representada como un único punto en el mapa. Esto puede contraer altos tiempos de entrega de productos y retrasos en la distribución, pues no se examinan en detalle los tiempos de desplazamiento dentro de cada edificación. Así, para una planificación eficiente en la distribución de carga, se requiere incluir el eje vertical en el análisis. El problema propuesto es una extensión del Problema de Ruteo Vehicular. En cada edificio existe un sub-problema de distribución que debe ser resuelto. Proponemos un modelo de programación lineal entera para representar el problema y resolver un caso de estudio en la ciudad de Viña del Mar, Chile.

ABSTRACT. This paper addresses the multiperiod cutting stock problem with usable leftovers (MCSPUL), which differentiates from the classic cutting stock problem (CSP) by considering two variations of the one-dimensional cutting stock problem: the multiperiod cutting stock problem and the cutting stock problem with usable leftovers. The objective of this problem is to minimize de cost of cutting items from objects available in stock, allowing the production of items that have known demands in a future period of time and allowing the generation of retails that will be used to cut future items. These retails are not considered waste in the current period. A new mathematical model for the MCSPUL is proposed to integrate these two variations, making the decision of generate retails or anticipate the demand. Some preliminary computational tests were performed, and results for integer solutions obtained from a heuristic procedure are presented.

ABSTRACT. The cycle hub location problem is here addressed by a tailored parallel heuristics approach. This is a very important problem with many applications in cargo, passenger and telecommunication systems. There are many variants of this problem in the literature. We focus in the variant in which the fixed cost of hubs are not accounted, and the hub nodes are connected by cycle network and non hubs nodes must be allocated to exactly one hub. The devised solution framework outperforms the known heuristic for the problem on the selected instances, both in time and solutions' quality.

ABSTRACT. Revisitamos uma formulação quadrática para o problema da diversidade máxima (MDP). Aplicamos a técnica da t-linearização e fortalecemos as restrições resultantes. Propomos novas regras para fixação de variáveis, também traduzidas como restrições válidas para o problema. A partir desses ingredientes, propomos um algoritmo exato para o MDP, baseado no método branch-and-bound. Resultados computacionais obtidos com instâncias da literatura mostram que o método proposto é capaz de resolver instâncias com até $125$ elementos, sendo mais eficiente que o melhor algoritmo exato da literatura.

ABSTRACT. This work combines empirical analysis of point-of-sales data, customer traffic and employee staffing, with optimization methods to build a decision support tool that can be used by managers to plan labor allocation and working schedules, balancing gross margins, labor costs and employee satisfaction. An econometric model is developed to estimate the effect of labor on sales in an hourly basis, decomposing the effect of labor into conversion and ticket value. The empirical results are used in mathematical program that seeks to find the best feasible schedule to maximize store profitability, accounting for labor regulation restrictions and practical constraints.

ABSTRACT. Classification and Regression Trees (CARTs) are an off-the-shelf technique in Data Science. CARTs are traditionally built through a greedy procedure which trains trees very fast, but, by its nature, makes it difficult to control properly critical issues, such as the misclassification rates of the different classes. To address these shortcomings, we propose a variant of CART with oblique cuts whose parameters are obtained by solving a continuous optimization problem. The computational experience reported shows the superiority of our approach against CART and other recent proposals based on Integer Programming. The so-obtained rules may become hard to interpret, and thus a lasso-based strategy is presented to induce sparsity and thus making the rule more interpretable.

ABSTRACT. Asynchronous assembly lines are product oriented production layouts often shared between a set of similar product models. Market fluctuations and internal factory factors might generate unstable product sequences, defining a stochastic process. While many literature works present formulations to optimize such lines, few exactly evaluate steady-state performance under such stochastic factors. This paper presents a states-transitions based representation for this stochastic process, which is shown to be a Markov Chain. A case study is presented, demonstrating the accuracy of the representation and its capacity to compare the stochastic steady-state of different line balancing solutions. This representation can be algorithmically employed to exactly solve the associated stochastic optimization problem.

ABSTRACT. En las universidades los sistemas de la información apoyan la toma de decisiones mediante un mejor procesamiento de sus datos. A través de entrevistas en distintas universidades de Bogotá se identificó que, aunque los sistemas de información permiten integrar datos, para generar los reportes para la toma decisiones se deben hacer los análisis a través de herramientas adicionales, mediante el diseño de gráficos simples. Por esta razón, una vez identificados los requerimientos de los tomadores de decisiones, se creó una visualización efectiva, promoviendo la filosofía de inteligencia de negocios BI, que integra la información de manera más rápida y dinámica, mediante el diseño de gráficos multivariables e interactivos, con el fin de crear reportes más estructurados, generando valor con los datos y apoyando el análisis de los mismos. Este tipo de investigación aún no se ha realizado a profundidad en universidades, por lo que impacta positivamente el proceso de toma de decisiones.

ABSTRACT. Los convenios marco son un mecanismo de compras públicas usados por muchos Estados, en donde los proveedores primero compiten por entrar a un mercado, para luego vender en una plataforma online. En Chile este es uno de los principales canales de compras. En este trabajo se evalúan los resultados de la licitación del último convenio marco de alimentos del año 2017, en particular estudiamos cómo se modificaron los precios ofrecidos, comparándolos con la licitación anterior del año 2014. Los distintos cambios en la licitación son evaluados mediante una regresión que permite identificar los distintos tratamientos, a saber, ranking por producto idéntico o similar y adjudicación competitiva o inclusiva, lo anterior siguiendo una metodología "A/B testing". Los resultados obtenidos muestran una caída significativa en los precios ofrecidos, mucho más considerable cuando la licitación es competitiva, i.e., se adjudica solo el 20% de las ofertas.

ABSTRACT. En este artículo proponemos una solución al problema del recojo de residuos sólidos en zonas poco accesibles de Lima Metropolitana. Las características de estas zonas son no contar con vías accesibles a un camión de recolección de residuos tener terreno elevado y viviendas muy alejadas. Este trabajo se ha realizado en el distrito de Villa María del Triunfo. Usando información de la municipalidad del distrito y del INEI se realizó un modelo de asignación de un número de contenedores para cada zona no accesible (cerros) que estaría ubicado en la zona baja y accesible para los camiones recolectores. Al tener ubicados los lugares de los contenedores usamos el modelo de ruteo de vehículos para establecer las rutas y frecuencias por donde circularán los camiones recolectores. El logro significativo para el distrito es la reducción del 25% en el tiempo de recojo al comparar con el tiempo de la empresa concesionaria de la municipalidad.

ABSTRACT. A new scheme for dealing with the uncertainty is considered in the presence of strategic and tactical stochastic parameters for a forestry problem that includes logistic network design, timber harvesting and distribution to the markets. The goal is to match timber production with demand at a minimum cost. The strategic time horizon is included by several years and the uncertainty lies in the timber production, that is represented in a multistage scenario tree (each stage comprises one year). Each node in the strategic tree has associated a set of tactical scenarios represented by two-stage multiperiod scenario tree (each period corresponds to a summer/winter season). Tactical uncertainty is related to the timber price and demand. Strategic decisions aim to the optimal design of the logistic distribution network, while tactical decisions aim to timber harvesting, stocking and distribution from the stands to the markets. The model has been validated by using data from a real-life problem

ABSTRACT. Actualmente una de las grandes preocupaciones a nivel mundial es el consumo de recursos energéticos debido al uso de combustibles fósiles y los impactos ambientales que el consumo de los mismos implica. Actualmente en México existen programas de ahorro de energía, la mayoría de los compromisos son enfocados al sector residencial, en la industria se enfocan a buscar mejoras en la eficiencia directa de los motores sin optimizar su tiempo de operación en función de los productos generados por las industrias. En este proyecto se propone una formulación matemática de la calendarización de operación de los motores minimizando los costos de operación de una planta de tratamiento de aguas, logrando una disminución en costos de operación del 4% con respecto a la calendarización actual. Cabe señalar que la optimización de los motores forman parte de una metodología de diez fases previamente desarrollada.

ABSTRACT. El creciente desarrollo de la economía ha generado que la demanda energética crezca alrededor de 1.7% cada año, causando una disminución en las fuentes de recursos fósiles para la producción. En este contexto, más de 1.6 billones de personas en el mundo no tienen acceso a la electricidad y otro billón sufre de calidad de servicio intermitente o marginal. La integración de energías renovables sirve como estrategia para frenar el problema de la deficiencia energética, especialmente en los asentamientos aislados fuera de la red. Este trabajo propone un modelo de programación lineal para brindar soporte a la toma de decisiones tácticas y operativas de un sistema de energía solar instalado en una escuela rural de Colombia. El modelo integra las decisiones de planeación de generación y programación del consumo en un horizonte de planeación semanal. Como técnica de solución se propone el uso de una metaheurística que considera variabilidad en la radiación.

ABSTRACT. The ability to meet natural gas demand without interruptions, and at affordable prices depends on the development of new sources, including conventional onshore and offshore reserves, import facilities, and unconventional resources. Given that investments depend on uncertain costs and demand, this study aims at developing scenarios for natural gas supply in Colombia in 2030. An optimization model is proposed to assess alternative supply sources for 2030, considering CAPEX costs of new infrastructure, supply constraints, field depletion, operating and transportation costs and constraints. The model finds the least-cost combination of natural gas supplies that satisfies long-term demand. Thus, supply scenarios are created by running the model under different demand and cost conditions. Results show that expansion of onshore and offshore internal supply is not sufficient to satisfy demand and that import capacity for liquefied natural gas needs to be expanded by 2030.

ABSTRACT. La planeación y ejecución de Programas de Resultados Electorales Preliminares (PREP) en México es responsabilidad de la Unidad Técnica de Servicios de Informática (UNICOM) del Instituto Nacional Electoral que, hasta el año 2017 realizaba sus pronósticos de actas escrutadas por corte con base en análisis teóricos y modelos de simulación limitados por las capacidades de una hoja de cálculo. Sin embargo, para las elecciones del 2018, la UNICOM ha desarrollado un modelo de pronóstico para el PREP, con base en un modelo de simulación desarrollado con el software Simio. En este artículo se reporta tanto el desarrollo como el desempeño de este modelo de simulación como herramienta de pronóstico. Se proporcionan detalles sobre los pasos seguidos en la construcción del modelo, como son el análisis de la entrada, la verificación y animación del modelo, y el análisis de las salidas.

ABSTRACT. En este artículo se presenta que el trabajo empírico realizado por los policías de la Unidad de Servicios Especiales (USE) de la Policía Nacional del Perú (PNP), exactamente en la generación de rutas alternas de desvió vehicular en el Centro de Lima, en casos donde se cierra las avenidas principales ante situaciones de concentración de multitudes y disturbios civiles, puede estudiarse mediante el uso de la Investigación Operativa, generando resultados óptimos. En un inicio se buscó demostrar analíticamente que las rutas empíricas que asignaba la USE para el desvió vehicular eran las factibles, pero en el transcurso de desarrollo del trabajo se originan otras rutas óptimas, donde finalmente se hace comparaciones para ver el porcentaje de acierto que presentó la USE. El modelo matemático que se empleó para la solución fue el Algoritmo de Dijkstra, además por el número extendido de nodos y arcos se usó el software libre GRAFOS para la solución.

ABSTRACT. En este trabajo, se estudia el problema de elegir el número de vehículos de emergencia y la ubicación de sus bases en una región de la Cuidad de México (CDMX) para una tener una respuesta efectiva a los accidentes de tránsito. Con este fin, se considerará la utilización de dos tipos de vehículo: ambulancias y moto ambulancias. Las demandas potenciales del servicio se consideran inciertas, por lo que desarrollamos un modelo de programación estocástica para el problema basado en escenarios, para tratar las diferentes categorías de incertidumbre asociadas, con el objetivo de minimizar el costo total para instalar los servicios asegurando un nivel de cobertura. Los resultados de esta investigación permiten a los diseñadores del sistema considerar diferentes decisiones tácticas y estratégicas en el diseño y la gestión de las redes de servicios de salud desde perspectivas de costo y cobertura. El modelo fue resuelto utilizando el método L-Shaped.

ABSTRACT. El manejo de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) en México es insuficiente e inadecuado. En la mayoría de los municipios no se cuenta con la infraestructura para un manejo integral de los mismos. Además, existen deficiencias y limitaciones en la prestación del servicio, sin dejar de lado, las pérdidas de oportunidades para el aprovechamiento de RSU, el cual es muy bajo comparado con países de igual o mayor desarrollo. Partiendo de la idea de considerar la gestión de los residuos sólidos urbanos en el municipio de Bacalar, México, en este trabajo se considerarán tres niveles de gestión y se podrán establecer las decisiones que deberán de resolver los problemas a considerar desde el punto de vista estratégico, táctico y operativo para que el sistema funcione. Considerando que la Investigación de Operaciones cuenta con modelos y técnicas para apoyar la toma de decisiones, es posible resolver los problemas en esta área en los diferentes niveles de decisión.

ABSTRACT. Se busca conseguir la inclusión de los ciudadanos contactados en el Perú. Ello en línea con la misión de los gobiernos de protección a la sociedad en especial a los más necesitados. La cultura del ahorro debe ser prioridad. El ahorro no debe ser visto solo como monetario, también debe entenderse como ahorro a las acciones que tomen los ciudadanos para evitar gastos futuros a su presupuesto o al estado, como prevenir enfermedades, prevenir gastos en salud, protegerse con seguros entre otras acciones. Esta forma de ahorro no es visualizada en su magnitud por las partes interesadas. No es explicito el valor, los costos y la trascendencia económica.

Se propone que la población adopte la cultura del ahorro en las tres etapas de su vida que la hemos denominado primera (0-18 años), segunda (19-65 años) y tercera (66- + años) edad.

Articular una propuesta para ayudar a conseguir la inclusión civil, financiera, aseguradora y previsional de los ciudadanos contactados en el Perú

ABSTRACT. Aspects such as the number of courses a student has enrolled in a semester, as well as the distribution of all the evaluations that he must take during the semester, influence the students' performance. An important factor in this is not only the number of courses and the balance of the evaluations over time, but the complexity of these courses and evaluations, according to the students' vision. In this paper we deal with three situations: a new optimization function for University Timetabling Problems, based on the concept of complexity of a course or thematic of a course; a methodology to evaluate the complexity of an undergraduate course and/or evaluation and three proposed models for three different but related University Timetabling Problems, based on the new criterion of optimization. The methodology and models proposed were validated successfully in two university degrees from EAFIT University.

ABSTRACT. O presente artigo tem como objetivo propor um modelo que apoie a avaliação de programas de pós-graduação interdisciplinares brasileiros, usando para isso o método multicritério de apoio à decisão MACBETH. Foram considerados dados referentes à produção científica desses programas e indicadores usados na avaliação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Nove programas interdisciplinares de Modelagem Computacional foram selecionados e analisados segundo seis critérios definidos pelo decisor. Com julgamentos qualitativos, foi possível ranquear, de acordo com o desempenho, os programas interdisciplinares e identificar critérios onde as alternativas possuem um grande potencial de melhoria.

ABSTRACT. The objective of this work is to develop a computational application for the implementation of the simplex algorithm using two-phase method and the LU decomposition. Companies have applied linear models with excellent results; thus, the simplex algorithm is a mandatory topic in undergraduate and postgraduate programs in engineering and business. However, the available literature to teach it to introduce the tableau method that is the least efficient for its computational implementation. To solve this problem, we programmed a computational application in Visual Basic with three modules. To solve a problem, the user enters it in its standard form and performs the iterations by clicking on the button indicated in the application. By using our application in the classroom, students get better grades in the evaluation of this part of the course. We can conclude that the student understands and can develop the algorithm and not only obtain the solution as with commercial software.

ABSTRACT. Para qualquer organização, independentemente do ramo de atuação, é importante utilizar técnicas otimização para melhorar processos de bens e/ou de serviços. Nesse contexto, o presente trabalho traz um estudo de Pesquisa Operacional (PO) voltado para o serviço público, com o objetivo de criar uma modelagem matemática destinada à resolução de problemas referentes a horários escolares em uma Instituição Federal de Ensino Superior (IFES) na cidade de Mossoró/RN, Brasil. Problemas dessa natureza são conhecidos como Timetabling, uma abordagem que vem ganhando espaço nas últimas décadas. Assim, por meio da utilização de conhecimentos de Timetabling, modelagem matemática e auxílio do software XPRESS-MP, foi possível modelar um horário de disciplinas de forma mais rápida e eficiente do que a habitualmente utilizada pela instituição. Demonstrando assim, que a pesquisa operacional ligada a uma ferramenta computacional proporciona soluções satisfatórias e confiáveis.

ABSTRACT. En este artículo se formulan tres modelos de Programación Entera Binaria para la definición de horarios en el Tecnológico Nacional de México, usando como caso de estudio el Instituto Tecnológico de Celaya. El problema consiste en programar las materias a ser dictadas considerando estudiantes, profesores, horarios, aulas y las necesidades de la universidad. La definición del horario se realiza en tres etapas empleando la técnica exacta de ramificación y acotamiento, se inicia con la asignación de una materia a un horario, luego se asigna un aula a cada materia, y por último a cada materia se le asigna un maestro. La descomposición del problema original, genera una reducción importante en el uso de variables binarias considerando sólo dos subíndices en cada variable, esto permite resolver problemas de gran tamaño en tiempos computacionales cortos. Los resultados demuestran que una técnica exacta puede competir en tiempos de solución con una técnica metaherurística en un problema NP-Duro.

ABSTRACT. Debido al rápido crecimiento de los volúmenes de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos (RAEE), a la peligrosidad por su inadecuada disposición y a la pérdida de su potencial valor, se reconoce como un problema prioritario en el contexto global. En consecuencia, en este trabajo se presenta un modelo que integra todo el proceso de logística inversa de los RAEE para mejorar la gestión de su aprovechamiento mediante la combinación de técnicas de simulación y optimización. Con la simulación, a través de dinámica de sistemas se modelan escenarios de generación de RAEE que explican el comportamiento de variables e interacciones. Mientras que con optimización se representa la gestión de las etapas del proceso para mejorar su desempeño, aquí se consideran dos objetivos, maximizar la utilidad económica y maximizar los beneficios ambientales. Entre los modelos mencionados existe retroalimentación, en donde los resultados de un modelo son los datos de entrada del otro

ABSTRACT. En esta investigación se identifican los principales factores que inciden en las condiciones operacionales del área de recepción de un ingenio azucarero Colombiano, y se representa a través de un modelo de simulación por eventos discretos, la dinámica de las operaciones del área de recepción bajo condiciones originales de operación en época de verano, con un tiempo de simulación de una (1) semana para diferentes réplicas; evaluando además tres (3) escenarios de mejoramiento con cambios específicos en los protocolos de descarga de caña de azúcar, teniendo en cuenta el nivel inicial de inventario en patio. Con el uso del modelo de simulación se logra evidenciar que la ejecución del tren de avance en patio de forma permanente, representa la principal opción de cambio como protocolo de operación para el área de recepción del ingenio objeto de estudio con reducciones esperadas entre el 10% y 94%, respecto a costos actuales.

ABSTRACT. We extend the notion of a two part fractional regression model with data envelopment analysis efficiency responses to accommodate endogeneity in a two stage regression analysis. We compare GMM techniques with nonlinear least squares to assess the effect of covariates in the efficiency responses. We consider the gamma, beta, logistic and complementary log-log distributions for the two part model specification. The approach is applied to Brazilian agricultural municipal data, as reported in the Brazilian agricultural census of 2006. We identify market imperfection factors affecting production efficiency. The best fit combines the normal distribution to explain the probability of being efficient with the logistic distribution to explain inefficiencies. The critical variables for improving efficiency are rural development, credit and technical assistance. The former gives the conditions to reduce market imperfections, through a positive indirect effect on credit and technical assistance.

ABSTRACT. Mine planning determines which and when should the orebody zones be mined and where to send the extracted material. In the decision, it must be considered that there are zones that give better yield than another because they have a higher ore grade. Also, there are zones that must be mined before than others to guarantee operation feasibility. On the other hand, if the metallurgical plants have to be constructed, their locations must be determined and this decision will impact the project costs directly. In order to maximize the net present value (NPV) of a mining project, one should consider the long term mine planning and the metallurgical plant location at the same time, which is a complex task. In this talk will be present a linear integer mixed optimization model which considers the aforementioned situation while maximizing the NPV of a rare earth mining company: Minera Biolantánidos. The benefits of using a modular plant scheme instead of fixed plants will also be discussed.

ABSTRACT. Este trabajo estudia el problema de optimización de las variables de producción de los procesos de chancado, molienda y flotación de mineral de cobre para obtener concentrado. En la práctica, habitualmente se busca maximizar la ley de concentrado obtenida y maximizar la recuperación metalúrgica del proceso. Sin embargo, ambos objetivos son contrapuestos, ya que al maximizar uno se produce disminución del otro y viceversa. Esta investigación busca mostrar gráficamente que ambos objetivos son contradictorios. Permitiendo a los tomadores de decisiones encontrar un punto de equilibrio, o de negociación, entre los objetivos. Para esto, se desarrollan tres modelos de programación lineal que permiten encontrar los Frentes de Pareto: 1) Maximizar la ley de cobre sujeto a un determinado nivel de recuperación, 2) Maximizar la recuperación metalúrgica sujeto a un cierto nivel de ley de cobre y 3) Maximizar ambos objetivos simultáneamente.

ABSTRACT. The National Statistics Bureau of Ecuador carries out monthly polls to monitor the evolution of consumer prices for basic commodities. Each store from a selected sample has to be visited once a month by a pollster, who registers the listing prices of the observed commodities. The polls are carried out on certain data collection days. On each of these days, one or more teams of pollsters are transported in hired vehicles from the Bureau office to designated points in the city, where they start their scheduled visits. After visiting a store, the pollster either walks or is transported by a vehicle to the next scheduled store, depending on the distance between the stores and other factors, such as security concerns. After finishing all scheduled visits, pollsters are transported back to office. In this talk we address the integrated task of scheduling visits of pollsters to stores , as well as routing the vehicle fleet used to transport them, with the aim of minimizing global costs.

ABSTRACT. This presentation analyzes the handling operations performance at an Empty Container Depot that serves different shipping lines operating with the port of Valparaiso, Chile. With the aid of a discrete event simulation model built in Simio that interacts with an SQL Server database, we seek to improve container stacking policies such that truck turn-around time decreases and container dwell time reduces. Empty container depots are common in supply chains but little analytical work has been done to address their operations. This presentation is part of an ongoing project with the eventual aim to integrate operational policies with optimal facility design to significantly improve service and profitability metrics at these depots.

ABSTRACT. In this study we analyze the location of an airbase for multiple mobile resources that minimizes the expected number of hectares burned over a finite time horizon product of the response time in a wildfire-suppression context, i.e., the expected travel time and the expected waiting time. We considered a set of discrete partitions of a geographical area, from which arise emergency calls under a Poisson process. When a call occurs, it enters into a queue until a resource is available to serve it. We modeled this problem using a M/G/c queue, obtaining a non-linear location problem, identifying that the service time is dependent on the travel time and waiting time. Computational studies show that the problem solved is convex under steady-state. We implemented the model in a real case, solving it to optimality in less than 0.7 seconds, and realized a sensibility study, observing that the effect of adding resources is negligible after the fourth server.

ABSTRACT. El estudio determina la localización óptima de nodos multimodales de carga, minimizando costos de instalación y transporte, en el sur de Chile, donde se genera 17% de las exportaciones del país. El Hub Location Problem utilizado considera capacidad en arcos y hubs, múltiple asignación, envío directo y es NP-Hard. Se propone un sistema de soporte a la toma de decisiones, integrando un modelo de programación lineal entera mixta y un sistema de información geográfica que actúe como gestor de datos y visualizador. El modelo es resuelto en CPLEX y apoyado por ArcGis. Se aplica al proceso exportador considerando producción (actual y proyectada) de diferentes industrias en comunas relevantes y diversos puntos de salida (mar, aire, tierra). Contempla modalidad vial y ferrovial, 6 tipos de producto, probando instancias entre 42 y 105 nodos. Los resultados muestran mejoras en los costos del sistema instalando hubs, siendo el modelo una herramienta válida para la toma de decisiones estratégicas.

ABSTRACT. Este trabajo realiza un análisis exploratorio y con técnicas de minería de datos para la identificación de patrones en relación a actividades vinculadas con la gestión de recursos humanos e innovación en empresas industriales. A partir de una muestra de 1666 empresas de diferentes sectores industriales se realizan análisis de minería de datos sobre atributos que han sido considerados relevantes por un conjunto de expertos académicos y gerentes de empresa consultados sobre los factores determinantes a la hora de analizar la propensión innovadora de las empresas. Los análisis realizados ponen de manifiesto que aquellas empresas que realizan un mayor esfuerzo en la cualificación de su personal introducen en mayor medida innovaciones en su actividad productiva.

ABSTRACT. Este trabalho considera um caso particular dos Problemas de Corte e Empacotamento, conhecido na literatura como Problema de Corte Bidimensional Guilhotinado e Restrito (PCBGR) e que pertence à classe de problemas NP-Difícil. O trabalho investiga o uso da abordagem reativa na metaheurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) com o objetivo de encontrar boas soluções, ou até mesmo o ótimo, em tempos de execução condizentes com a realidade. É proposto o algoritmo genérico RG2D para produzir padrões de corte nas variantes sem peso e com peso do problema destaque, com ampliações nas estratégias utilizadas pelos algoritmos conhecidos como GRASP-2DA e GRASP-2Dv. A qualidade das soluções e os tempos registrados nos testes computacionais em instâncias da literatura indicam bom desempenho do algoritmo proposto.

ABSTRACT. We present a new evolutionary approach to address the problem of delineating site-specific management zones in agricultural fields. This problem consists in dividing the agricultural field into small regions that must be homogeneous with respect to a specific soil property: physical or chemical. The methodology we propose is based on evolutionary search algorithms called Estimation of Distribution Algorithms (EDAs). They make use of a probabilistic model, learned from the promising candidate solutions, to guide the search process. Unlike to other state-of-the-art methodologies that only use figures with a rectangular, square or irregular shape; our novel evolutionary approach additional considers figures with ``T'' or ``L'' type shapes, which allows the use of the agricultural machinery and minimizes the number of zones required to partitioning the field. Experimental results validate the effectiveness of the methodology compared with other methods proposed in the literature.

ABSTRACT. Este trabajo describe y compara el desempeño de dos heurı́sticas novedosas (algorı́tmo PST-Prim y del vecino más cercano modificado), con tres algoritmos heurı́sticos de uso extendido (vecino más cercano, de solución aleatoria, y de solución trivial). Las cinco técnicas se usan para dar solución al problema de enrutamiento abierto de vehı́culos OVRP (open vehicle routing problem), y también como subrutinas constructivas para la obtención de soluciones iniciales en la fase de inicio de metaheurı́sticas de trayectoria. Se emplearon 17 problemas comparativos de uso extendido. La técnica que obtuvo el mejor desempeño en términos de función objetivo (en el 82 % de las soluciones) y ruta más larga con recorrido menor (en el 71 % de las soluciones), fue el algoritmo PST-Prim. El algoritmo de solución trivial fue el que menor tiempo de ejecución cosumió.

ABSTRACT. Algunos planes de respuesta a emergencias requieren de la distribución masiva de vacunas u otros medicamentos, la cual utiliza recursos que son escasos, como voluntarios y tiempo para completar la distribución. En escenarios de gran escala es muy posible que no se encuentren soluciones factibles al considerar restricciones prácticas. En este artículo presentamos un algoritmo genético diseñado para ayudar a los tomadores de decisiones a encontrar soluciones eficientes al problema. En particular, el algoritmo busca minimizar el tiempo promedio para acceder al servicio (tiempo de traslado más tiempo de espera en el sitio de distribución) mientras se satisfacen todas las restricciones. Sin embargo, al no encontrar soluciones factibles, el algoritmo permite evaluar diferentes estrategias de asignación de recursos dependiendo de la localización del sitio. Así, se puede comparar soluciones donde algunos sitios extienden su tiempo de operación mientras otros incrementan su capacidad.

ABSTRACT. El problema del agente viajero (TSP) y el problema de ruteo de vehículos (VRP) son dos de los problemas más estudiados en logística y transporte. Debido a su complejidad, las heurísticas son el camino apropiado para resolverlos, especialmente en instancias de gran tamaño, pero sacrificando la optimalidad de las soluciones. La aleatorización sesgada (BR) de heurísticas añade sesgo a las elecciones realizadas, favoreciendo los movimientos más prometedores y así conservar la lógica de la heurística de base. En este trabajo, se modifica la heurística del vecino más cercano mediante la implementación de BR y se prueba su eficacia al solucionar tanto el TSP como el VRP. Pruebas iniciales realizadas con instancias de distinto tamaño muestran los beneficios de aplicar esta técnica.

ABSTRACT. Decisão é o processo que leva à escolha de, ao menos, uma dentre várias diferentes alternativas, todas estas candidatas a resolver determinado problema. Dessa forma, o trabalho utiliza o método multicritério denominado PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) como ferramenta de apoio à decisão, para a escolha de um novo membro de uma Empresa JR. O software Visual PROMETHEE foi utilizado para conduzir as análises da pesquisa e calcular o ranking. Os pesos utilizados foram fornecidos pelos decisores (presidente e vice-presidente da empresa). Os valores de entrada em cada critério são colocados de acordo com as informações fornecidas pelos candidatos analisados. O ranking gerado pelo programa servirá de base para decidir o melhor candidato a preencher a vaga. Com base nas informações apresentadas pelo decisor, o PROMETHEE forneceu que o candidato mais apropriado a ocupar a vaga seria o Candidato 2.

ABSTRACT. O processo de seleção tem o propósito de eleger o profissional que mais se adeque a necessidade da organização. Dito isto, o presente trabalho, realizado na empresa Project Jr, empresa júnior do curso de Engenharia de Produção da Universidade Federal Rural do Semiárido, campus Mossoró/RN, buscou conhecer e melhorar o seu processo de seleção, afim de torna-lo mais hábil e, consequentemente, mais eficaz. Para isto, utilizou-se o método SMARTER, que pondera os critérios de acordo com a preferência dada pelo decisor, afim de auxiliá-lo na tomada de decisão. Perante o exposto, a pesquisa se iniciou com a coleta de informação junto a empresa, que possibilitou o entendimento de como funcionava o processo de seleção, e, em seguida, foi proposto um modelo multicritério para a seleção de pessoal. Por fim, houve a aplicação do modelo afim de testar sua aplicabilidade e a respectiva análise de sensibilidade do resultado.

ABSTRACT. Dentre os tipos de decisão existentes no processo de gestão educacional pública, existe o processo de decidir onde melhor localizar as instalações escolares. Identificar corretamente a zona com maior necessidade e poder priorizá-la é de suma importância para realização de uma boa gestão. Pensando nisso, este trabalho tem como objetivo estruturar e propor metodologicamente um modelo para tomada de decisão multicritério em grupo quanto a localização de unidades escolares públicas. Assim, propõe-se a utilização do método PROMETHEE GDSS (PROMETHEE Group Decision Support System), considerando critérios demográficos, socioeconômicos e qualitativos. Para analisar a aplicabilidade do modelo, realizou-se uma simulação para definir a prioridade de bairros da cidade de Mossoró/RN, quanto à necessidade de implantação de escola pública. Como resultado obteve-se um ranking dos bairros que agrupou as preferências dos decisores envolvidos no processo decisório, conseguindo concilia-las eficientemente

ABSTRACT. A cidade de Mossoró- RN, situada no interior do Brasil, vem enfrentando um grande crescimento nos índices de violência. Diante disso, a utilização de métodos de apoio à tomada de decisão em grupo pode apoiar a tomada de decisão mais eficiente, considerando os diversos critérios para decidir quais bairros são os mais violentos. O trabalho propõe um modelo multicritério de priorização dos bairros da cidade em relação à violência, um modelo que foi feito com base nas informações e critérios fornecidos por tomadores de decisão da área da segurança pública. Com todas as informações obtidas foi possível montar uma matriz de avaliação contendo os critérios, seus pesos e a pontuação fornecida por cada um dos decisores. Aplicando o PROMETHEE GDSS, foi possível obter um ranking dos bairros que devem ser priorizados pela gestão de segurança pública. Com os resultados obtidos no trabalho, fornece-se subsídios para uma tomada de decisão mais estratégica por parte dos gestores.

ABSTRACT. Para estabelecer uma vantagem competitiva, muitas empresas tem investido em pesquisa e desenvolvimento (P&D). Inicialmente essa P&D era desenvolvida no interior das empresas pelos seus profissionais. Esse tipo de inovação ficou conhecida como closed innovation. Já o conceito de open innovation propõe uma cooperação com outras empresas, Instituições de Ciência e Tecnologia (ICT), agências de fomento etc. Assim surgiu a necessidade de selecionar os projetos a serem contratados e executados, levando em consideração a limitação de recursos financeiros disponíveis. Isso posto, esse trabalho tem o propósito de criar uma ferramenta de seleção de novos projetos de P&D a partir do método Borda-AHP, permitindo uma classificação dos projetos, dentro de cada subportfólio, de acordo com a sua importância estratégica. Tal metodologia tem o potencial de beneficiar a sociedade brasileira na medida em que poderá conferir maior transparência no prodesso de escolha dos projetos a serem financiados.

ABSTRACT. Currently in Chile, the government is pushing a radical educational reform, which involves deep structural changes at the secondary education and tertiary (University/College) level. This study developed and integrated methods that permited us to evaluate the technical efficiency of majors in higher education over a series of time (10 years), which permited a detailed analysis of which units (majors) are using their resources efficiently in order to provide performance indices and suggestions to improve the processes of inefficient units. For this study, variable selection methods were created over time, and then DEA Window Analysis models were applied to the majors, Finally technological changes were analyzed over this time. As a result, a set of indicators was created to facilitate the measurement and comparison over the time that the resources of homogeneous groups of decision units are used, as a good way to manage the available resources and make decisions based on the results.

ABSTRACT. Esta ponencia presenta la propuesta de un modelo de control por optimización para la atención de fallas en un sistema de distribución de energía eléctrica. Los resultados se validan mediante simulación a través de una metodología que define la función objetivo teniendo en cuenta factores como la ubicación de los puntos de falla, el tipo de falla, el tipo de grupo de trabajo, y la disponibilidad de estos, para el modelo de atención; la simulación para la aparición de las fallas se lleva a cabo por medio de procesos de Markov continuos en el tiempo. Los resultados muestran una mejoría del 25 % al 40 % en la disponibilidad del servicio.

ABSTRACT. Este trabajo analiza un modelo de inventario para productos cuya demanda depende del precio de venta y del nivel de existencias. El objetivo consiste en determinar la política de inventario óptima que maximiza el rendimiento de la inversión, es decir, el cociente entre el beneficio obtenido con las ventas del producto y el coste requerido en la gestión del inventario. Aunque hemos encontrado algunos trabajos sobre modelos EOQ que tratan sobre el tema de la maximización de la rentabilidad, no conocemos ningún modelo de inventario con demanda dependiente del nivel de stock cuyo objetivo sea la maximización del rendimiento de la inversión. Para resolver el problema de inventario se desarrolla un procedimiento que calcula el precio de venta óptimo, el nivel de inventario máximo, la cantidad económica de pedido, junto con el retorno máximo de la inversión. Se resuelven algunos ejemplos numéricos para ilustrar la metodología empleada y los resultados teóricos propuestos en este trabajo.

ABSTRACT. We investigate an input-oriented framework to measure the technical efficiency of Pernambuco police stations through conditional frontier analysis. Brazil heads the ranking of homicides in the world (about 60 thousand per year according to the most recent data) and Pernambuco has been responsible for about 50% of the increase in the violence during 2017. In this assessment, we discuss the issue on how to consider the big dataset of property and violent crimes as environmental factors not under the control of the decision units, instead of input or outputs of the production technology. The results are relevant to allow a robust classification of units under similar metrics of exogenous factors, determine the optimal input-output relationship and reward efficient managers in the prevention of crime to stimulate better practices and increase the performance of sworn officers to cope with the critical issue of public safety.

ABSTRACT. Virtual Decision Making Unit (DMU) is a new technique and it has been applied on Data Envelopment Analysis (DEA) literature to enhance the discriminatory power in order to produce more comprehensive rankings. In the large set of Virtual DMUs, ideal DMU (IDMU) idea is widely used. An IDMU is a fictional unit which consumes the lowest inputs to produces the highest outputs levels. However, due its unreal performance, it is fair to inquire if IDMU is plausible. Therefore, we propose the quasi ideal DMU (quasIDMU) concept. At a glance, a quasIDMU is built by averaging all inputs and outputs and testing on a DEA model whether this DMU has a 100% efficiency score or not. In order to verify quasIDMU concept, a secondary goal cross efficiency model is used both with IDMU and quasIDMU. Benevolent and aggressive secondary goals are also provided in order to enhance analysis. Data are sourced on grades of Brazilian Institutes of Higher Education (IES). Our results shall be shown in congress.

ABSTRACT. For two-stage stochastic programs with mixed-integer recourse, we propose a decomposition method akin to Benders' decomposition. To approximate the second-stage value function, we iteratively partition the first-stage feasible set with affine lower-bounding functions derived from a Lagrangian relaxation, which is shown to be exact at the vertices of each element of the partition. Preliminary computational results are also presented.

ABSTRACT. A Flight and Maintenance Planning problem is considered for military aircraft. A novel Mixed-Integer Linear Programming model is developed for scheduling maintenance operations along with the assignment of regular, pre-scheduled, missions. This model takes into account the specific requirements of a military environment and its operational goals. On the contrary to previous studies, the developed model is applicable for the management of a heterogenic fleet. Different combinations of objective functions are discussed for multi-objective optimization and the impact of their use is analyzed on a dataset provided by French Army Forces. The complexity of the obtained problem formulations is studied; new procedures are developed in order to decrease the computational time required to construct efficient Pareto-fronts of alternative solutions for real-life sized instances. The results obtained in computational tests show the efficiency of the developed optimization approach.

ABSTRACT. E-commerce suits very well the busy lifestyle of today's customers. Besides home delivery, some companies also propose locker and pick-up&go delivery services or trunk delivery. Trunk delivery differs from other services since the customers’ cars can be in different locations during the planning period. We study an efficient last mile delivery system involving all these delivery services. In this presentation, we address the one vehicle case. The problem is modeled on a graph where nodes are in clusters. Except for the depot, each cluster represents the set of alternative locations of a customer. The objective is to find a minimum cost tour visiting each customer at one location within the associated time-window. This problem is called the Generalized Traveling Salesman Problem with Time Windows. We propose a mathematical programming model and several valid inequalities. Then we describe a branch-and-cut algorithm and discuss computational results.

ABSTRACT. En la logística humanitaria donde la demanda se relaciona a productos esenciales, es importante considerar el acceso que tienen las personas para satisfacer sus necesidades. Cuando sucede que no todas las zonas afectadas pueden ser visitadas y las personas deben viajar para obtener lo necesario, es importante considerar no solo la cantidad de población cubierta sino también la accesibilidad que se tiene para alcanzar aquellos puntos de ayuda. Se propone un problema entero mixto basado en el problema de ruteo de vehículos, pero nuestra función objetivo incluye una medida de accesibilidad basada en seis indicadores: el número de zonas con acceso, el número de zonas cubiertas por ruta, costo de viaje, la distancia a la oportunidad más cercana, el número de oportunidades y la segregación espacial. Se compara el desempeño de nuestro problema con el de ruteo de máxima cobertura para instancias pequeñas así y una búsqueda local iterada para obtener soluciones factibles en instancias grandes

ABSTRACT. Machine utilization and productivity are concerns inherent in production processes in general and, particularly, in materials cutting. Some industrial processes allow simultaneous objects cutting, arising the trade-off between raw material waste and machine time cost. In this work, we propose a mathematical model that combines the standard objective of minimizing the number of rolls used with machine time fixed costs and stock costs; in a production environment in which processing times of cutting patterns are dependent of the number of items on it. A solution method is proposed using column generation. Computational results are presented for a real industrial instance.

ABSTRACT. Nowadays we deal with Big-Data commonly. The users of statistics rely on having a large sample size n for using the statistical methods based on normality. Usual inference methods are typically based on considering the Normal as the limit distributions of the sample mean for “a large n”. With large enough sample sizes (> 30 or 40), the violation of the normality assumption should not cause major problems. This fact implies that we can use parametric procedures even when the data are not normally distributed. Al least a goodness-of-fit test must be performed for accepting whether normality is valid or not. Monte Carlo (MC) techniques are used for selecting independent random samples of populations of means of three variables of importance in web network management. Different tests are performed to establish the acceptance of the normality. We did not find reliable results even for samples of size 10 000.

ABSTRACT. Warehouse Management System (WMS) is a very popular information technology (IT) to control receive, inspection, address, storage, separation, package, shipping, and documents sending. Bibliometric studies have been using to search the best papers related to the subjects discussed in a research. The purpose of this paper is to verify the completeness of the literature with regard to the treatment of WMS. With this purpose, a bibliometric research was conducted using bases in Scielo, Scopus, and Web of Science. The collected data were analysed to show where the articles were published, the number of papers published per author, and the number of papers published per year. The authors discovered that Asia and Europe concentrated 72% of issues, there is no concentration by subjects, journals or authors, from 2006 to 2016, with WMS keywords, using ‘AND’ as a connective. There is a concentration about years, in 2013 and in 2016 more papers were published.

ABSTRACT. Las universidades promueven la formación integral como uno de los pilares de su misión educativa. Dentro del currículum, se ofrecen cursos electivos, que se presentan como opción de formación en áreas como artes, deportes, etc. Sin embargo, la gran cantidad de cursos disponibles impide que los estudiantes seleccionen los afines a sus intereses de formación. Para abordar esta situación, se diseñó un sistema de recomendación híbrido. Por un lado, se utiliza un filtro colaborativo, a través de reglas de asociación probabilística, para que a cada estudiante, se le recomienden los cursos populares entre estudiantes con gustos similares. Finalmente, se creó un filtro basado en contenido, el cual, a través de técnicas de minería de texto analiza los contenidos y descripciones de los cursos, para recomendar cursos similares a los previamente inscritos. Este sistema lleva 6 meses de implementación, demostrando que un 60% de los estudiantes, inscriben alguna de las asignaturas recomendadas.

ABSTRACT. En este trabajo se modela como hacer predicciones del éxito de estudiantes de pre-universitario en sus estudios en la universidad. Se tomó información sobre 40 782 estudiantes, provenientes de cinco preuniversitarios, con 178 variables para cada entrada. El éxito en los estudios se modeló con vistas a establecer un modelo de Aprendizaje Estadístico y para la identificación de la calidad del egresado. Se desarrollaron experimentos numéricos para clasificar las diversas alternativas.

ABSTRACT. Uno de los más grandes problemas que afronta el Perú en la actualidad es la delincuencia e inseguridad ciudadana, principalmente debido a una precaria asignación de agentes de seguridad y a un desconocimiento de parte de los ciudadanos de patrones existentes en cuanto a los robos. Existen grandes bases de datos de denuncias realizadas con variables las cuales nos pueden permitir estimar la frecuencia, ubicación y magnitud de los robos. Por tal motivo, se propone el desarrollo de un modelo predictivo basado en análisis de series de tiempo y clustering que permita estimar la incidencia de diferentes tipos de crimen. El modelo será integrado a sistemas de información geográfica para proveer una fuente continua de datos y proporcionar una interfaz de visualización de zonas de alta peligrosidad. Finalmente se formulará una metodología de asignación de agentes de seguridad para optimizar el uso de estos minimizando de esta manera la inseguridad ciudadana existente.

ABSTRACT. En general, los planes de mantenimiento se diseñan para equipos involucrados en procesos industriales cuya característica es un ciclo de trabajo 24/7 durante el año. Sin embargo, las industrias que respaldan su proceso productivo en actividades de investigación, a partir de plantas piloto/laboratorios, se diferencian por su operación de forma discontinua o a demanda del servicio, según las necesidades, mejorar su proceso/investigación, por tanto, se requieren planes apropiados. En este contexto, el objetivo es optimizar recursos del plan de mantenimiento de equipos_I+D del Centro Innovación y Tecnología Oil&Gas como problema de optimización multiobjetivo donde fiabilidad y coste, actúan como criterios de decisión e intervalos de mantenimientos como variables de decisión. Se utilizó Algoritmos_Genéticos como técnica de optimización, y se obtuvo un conjunto de soluciones factibles, cada una de ellas correspondiente a una solución no-dominada, la cual puede ser implementada en la planta.

ABSTRACT. Urban Air Pollution is a growing public health concern especially in developing countries where the increase of population and the economic growth are strongly linked with the demand of mobility such as motorcycles and personal vehicles. According to the World Health Organization, on-road vehicles are one of the main sources of air pollution in urban settings. The aim of the present study is to present a time-domain simulation model using the methodology of systems dynamics in order to analyze different scenarios that can control pollutants concentration in the city of Medellin in Colombia due to emissions from on-road vehicles. Results show that reducing diesel and petrol vehicles is still inefficient for mitigating health impacts in the population. It is necessary to establish a scenario that combines fuel restriction with community engagement.

ABSTRACT. Solutions to multi-objective mathematical programs, namely the sets of Pareto-optima, contain valuable information about the underlying tradeoffs and conflicts that give rise to these problems. We present a process that measures this conflict as a ratio between the hyper-volume of the n-dimensional objective space under the Pareto set vs. the space defined by the ideal solution. In addition, we introduce a metric that quantifies conflict between pairs of objective functions within this n-dimensional space using correlation between the objectives and distance to the ideal solution. For illustration, we analyze the potential effects of climate change on the tradeoffs behind forest management objectives in the Deschutes National Forest, United States. Climate change effects on forestry objectives is well documented. Much less understood is how conflicts among these objectives might change. Lastly, we discuss how the proposed method can be used in other application areas.

ABSTRACT. Este trabajo propone una metodología para la identificación y cuantificación del nivel de exposición al riesgo operativo en el área financiera de una entidad de educación superior colombiana, la metodología está basada en el modelo estándar de control interno, el juicio de expertos y el modelo redes bayesianas, por último se realiza el cálculo del valor en riesgo operacional (OpVar) para determinar la carga de capital expuesta a riesgo operacional.

ABSTRACT. This paper proposes to extract time-varying commodity risk premiums from multi-factor models using futures and analyst´s expected price forecasts. The model is calibrated for oil using a 3-factor stochastic commodity-pricing model with an affine risk-premium specification. WTI futures data is from Nymex and analyst´s forecasts from Bloomberg and the U.S Energy Information Administration. Weekly estimations for short, medium and long-term risk premiums between 2010 and 2017 are obtained. An empirical analysis is performed to explore the macro and oil market variables that may explain oil risk-premium stochastic behavior.

ABSTRACT. The process of assigning precise weighs for the relative importance of criteria is an essential routine in Multiple Criteria Decision-Making. In general, the weights are assigned by elicitation of specialists, which aims to gather valuable information to aid the decision maker. However, in some cases, the elicitation process can be costly, as well as being highly subject to bias. In such situations, it may be desirable a way to obtain the weights automatically, through a data-driven process, the so-called unsupervised, or objective, approaches. We here propose a novel unsupervised method, that relies exclusively on data from the decision matrix and appropriately exploits the linear regression between pairs of criteria to model relations as redundancy and synergy. Computational experiments show that the proposed approach can outperform some state of art methods as CRITIC, CCSD, and Entropy, especially when the number of alternative decreases.

ABSTRACT. In this research we propose a methodology to determine the due date for an engineering modification project in automotive electronic industry. To do this, first each activity was statistically analyzed to determine which distribution function adjusts. With these results we constructed a stochastic activity network that was solved using linear programming. The model determines how long each activity may last, minimizes cost and considers the restrictions of budget and the restrictions proper to each activity. The model is tested for 15 cases from which we dispose of results because they took place last year and we know the compromised time, budget and the actual results. Finally, we compare the results of our model in terms of cost and time with the real cases we have.

ABSTRACT. El presente analiza la eficiencia de empresas que cotizan en el mercado de valores de Buenos Aires, mediante los modelos DEA, Aditivo Básico y el BCC-In. Éstos evalúan el desempeño de unidades homogéneas que, a partir de los mismos inputs, genera los mismos outputs, las ordenan en términos de su eficiencia relativa y determinan una frontera de mejores prácticas, sobre la que se ubican las unidades eficientes. El supuesto de homogeneidad de las unidades implica asumir que operan en entornos similares, lo que rara vez se cumpliría, resultando pertinente considerar además de las variables seleccionadas, de sus Estados Financieros, alguna del entorno que recoja su influencia sobre las unidades, la capitalización bursátil. Los resultados mostraron que el Índice de Eficiencia es invariante a cambios de escala. Tanto éste como las recomendaciones para que las unidades ineficientes se proyecten a la frontera, permanecen invariantes, aún sin reescalar una variable con valores negativos.

ABSTRACT. Data Envelopment Analysis (DEA) has been proven as a popular and practical data-oriented methodology for evaluating the relative efficiency of Decision-Making Units (DMUs) which utilize multiple inputs in order to produce multiple outputs. In the present work, we develop an alternative model to simultaneously address the two concepts relevant to the previously neglected aspects of DEA: cross-efficiency and flexible measure. To do this, considering the conventional DEA model, we try to classify the flexible measures with the aim of achieving the maximum possible cross-efficiency score of all DMUs, without restricting it to the maximization of the simple efficiency of an individual DMU. Additionally, we build the formulation for the implementation of above approach and provide a numerical example to validate the approach.

ABSTRACT. This paper introduces the methodology necessary to evaluate inefficiency of regulated decision making units that operate under quotas accounting for both quotas’ restrictions and negative environmental externalities of production. Three technical inefficiency measures are proposed: inefficiency in the production of marketed output, environmental inefficiency, and inefficiency with quotas. It is then shown how to aggregate these measures in order to obtain indicators of overall performance. The new approach is illustrated using data for the European Union dairy sector. The analysis suggests more inefficiency regarding marketed outputs than undesirable outputs. Also, considerably smaller inefficiencies are found when quotas restrictions are accounted for in the model than in the model without quota imposition, indicating that not accounting explicitly for quotas when measuring performance in regulated sectors may lead to serious overestimation of firms’ technical inefficiency.

ABSTRACT. Medir la productividad en las fábricas de software es muy importante ya que busca que las organizaciones desarrollen una mayor eficiencia y eficacia en sus actividades. La productividad está relacionada al esfuerzo requerido para cumplir con las tareas asignadas, sin embargo no existe una forma estándar de medirla, lo que dificulta establecer políticas y estrategias de mejora de la fábrica. En este trabajo, se presenta un modelo basado en Análisis Envoltorio de Datos para evaluar la eficiencia relativa de las fábricas de software y sus proyectos, enfocándose la medición en la Componente de Producción de Software. El modelo propuesto consta de dos fases, en la cual se evalúa respectivamente la productividad de la fábrica de software, y la productividad de los proyectos que ésta realiza. El modelo se ha aplicado sobre 6 fábricas de software con 160 proyectos implementados, demostrándose que el modelo propuesto permite determinar las fábricas de software y los proyectos más eficientes.

ABSTRACT. La representatividad de la geografía electoral del Sistema Binominal chileno, siempre fue un tema problemático a la hora de las elecciones. Si bien la Reforma del año 2015 aborda en mejor medida las distorsiones que el Sistema Binominal manifestaba, aún sigue expresando problemas de representatividad población-escaño. Bajo este escenario, se introduce un modelo de programación matemática, para crear los distritos y asignar los escaños de la Cámara de Diputados de Chile, obteniendo mejoras significativas en tres indicadores para medir la representatividad.

ABSTRACT. La simulación es una herramienta de la investigación de operaciones para modelar sistemas complejos para los cuales no se puede obtener un modelo matemático tratable o no es viable realizar experimentación dentro de este. Un ejemplo de sistema complejo en este caso es un sistema de bicicletas compartidas, dentro del cual es de interés modelar las interacciones de los usuarios al tomar y dejar bicicletas durante el día mediante eventos discretos, trabajo que exige mucho esfuerzo debido a la gran cantidad de variables a considerar. En este documento se muestra un procedimiento diferente que hace uso de una cualidad que ocurre en el sistema para reducir enormemente los parámetros del modelo de simulación obteniendo una alternativa que aproxima el modelo original.

ABSTRACT. To evaluate the Public Higher Education Institutions (P-HEI) is a very complex task since many factors that can be assessed are involved. We focus on the performance of P-HEI in three activities: teaching, research, and knowledge dissemination. We develop a Data-Envelopment-Analysis Model to evaluate the efficiency of each activity, separately. Using an official database called ExECUM, we compute the efficiency of 40 Mexican P-HEI and based on the results we propose some policies to increment the effectiveness of the non-efficient P-HEI. According to our results, 40%, 35%, and 30% of the P-HEI have 100% efficiency in teaching, research, and knowledge dissemination, respectively. 15% of them have 100% efficiency in the three activities; thus, these P-HEI reference the others. On the other hand, 37.5% of the P-HEI do not reach 100% efficiency in any model. We carry out an analysis of the dual variables to define the returns of scale of every DMU and the corresponding virtual variables.

ABSTRACT. La gestión de operaciones aplicada al transporte es una herramienta que permite maximizar resultados con la optimización de operaciones, que bajo el paradigma actual de ciudad ve limitado el desarrollo de competitividad urbana en términos globales dadas externalidades del contexto, siendo imposible impactar efectivamente la dinámica de ciudad solo con su aplicación al transporte; este trabajo expone la conformación de un supra sistema urbano que tiene como eje de competitividad y sostenibilidad la movilidad bajo la concepción de una red organizada que responde a los problema de congestión, medio ambiente y competitividad; el trabajo plantea una red nodal interconectada de Divisiones Administrativas Autónomas (DAA) que son divisiones político administrativas (nodos) que buscan equilibrar la composición de los diferentes actores de movilidad (hogares, empresas, puntos de interés) vinculados a un modelo de operacionalización que gestiona la movilidad al interior de la DAA y entre DAA´s.

ABSTRACT. We present a new methodology to address the problem of delineating Special Economic Zones (SEZs). A SEZ is a geographically delimited area located within the national boundaries of a country that offers several fiscal and laboral benefits to improve the productivity of the region. A SEZ is generally made up for one or more municipalities, which share a particular productive vocation such as agro-industry, manufacturing, petrochemicals, electrical-electronic, metal-mechanical, automotive, and textile. Some expectations of the SEZs are attract foreign investment, promote export-oriented growth, generate quality jobs and create infrastructure. In this study we propose a methodology based on formulations of Integer Linear Programming to generate SEZs according to the productive vocation of the region. Experimental results applied to the region of the Isthmus of Tehuantepec, Mexico, validate the methodology and make an analysis of the SEZs established by the Mexican Government.

ABSTRACT. Districting or territorial design is a rather common and well-studied problem within the literature of design and planning of logistic and supply chain networks. In this research we address a logistics districting design for a parcel company whose operations consists of picking up and delivering packages along a service region. The region is divided into districts, so that each district is served by a single vehicle. We propose a strategy based on multiple demand scenarios. A mathematical model is formulated in which three criteria are optimized: minimize the maximum average workload content of a district, minimize the exceeding workload content in each district, and designing districts of compact shape. The solution methodology proposed is a hybrid heuristic algorithm that takes elements of GRASP and Tabu Search. Numerical experimentation is performed, for which a set of instances was generated, based on real data provided by a parcel company.

ABSTRACT. In the present scenario,"time"is a factor which affects the various real life problems directly or indirectly.We have considered the probabilistic cost/profit function,which is a time dependent function.Instead of minimizing the total transportation time as an individual objective,the time dependent cost function has been introduced as a probabilistic cost function which results in the optimization of single objective.In this study,we have assumed that the supply and demand quantities are varying between some specified intervals.Due to the variation in the supply and demand, the value of objective function is also obtained between some specified interval.Finally,we have developed the mathematical model for minimizing the total cost.The solution procedure has also been discussed to solve the proposed mathematical model.At last,a numerical illustration has been presented to show the validity of the model and solution procedure which is helpful in decision making process.

ABSTRACT. A floricultura constitui-se atualmente como um dos principais segmentos promissores do agronegócio brasileiro, exibindo nos últimos anos um grande crescimento econômico. Diante este crescimento e com o desenvolvimento de novas tecnologias, este segmento sofreu modificações na sua forma de gestão e organização. Assim, o produtor rural se vê diante de uma realidade onde seu conhecimento não é suficiente para alcançar o sucesso de forma a se manter no mercado. Assim, este trabalho tem como objetivo propor um modelo matemático para a programação da plantação e cultivo de flores numa empresa do estado de Rio de Janeiro. Para a construção do modelo foram levados em consideração opiniões de tomadores de decisão bem como restrições do próprio problema. Para solução do modelo foi utilizado o software LINGO, e para sua validação foram construídos diversas instancias do problema. Os resultados foram satisfatórios, sendo verificados pelos responsáveis pela tomada de decisões dentro da empresa.

ABSTRACT. En el presente trabajo se aborda el problema de la determinación de zonas de manejo agrícola. La definición de estas permite, por ejemplo, una planificación eficiente de labores agrícolas, una adecuada gestión de recursos escasos y la planificación de cosecha selectiva en un esquema sitio-específico dependiente de las propiedades específicas del suelo y/o los cultivos. Más específicamente, se propone un modelo robusto de optimización por escenarios que permite definir zonas homogéneas y rectangulares. A partir de un antecedente dado como una propiedad física o química del suelo, medidas a través de sensores en distintos puntos del terreno, da origen a un modelo que toma en cuenta la variabilidad espacial y temporal de dicha propiedad. El modelo resultante es abordado computacionalmente mediante el empleo del algoritmo de generación de columnas. Se muestra los resultados alcanzados con la metodología propuesta y la importancia de la estrategia adoptada frente al problema abordado.

ABSTRACT. El objetivo del trabajo fue comparar la mejor estructura de una Red Neuronal (RNA) con un modelo de regresión multivariable no lineal (RMNL) que permita predecir los parámetros de calidad fisicoquímica de la leche para generar un modelo predictor para el sector ganadero, se usaron 3 variables de entrada y 6 de salida, para lograrlo se aplicó una RNA del tipo Feedforward con los algoritmos de entrenamiento Backpropagation, para el entrenamiento se usó en el Software Matlab 2015; para los modelos de RMNL se usó el software DataFit 9.0 (Oakdale Engineering). Se encontró que la desviación absoluta media (DAM) menor fue de 0.00715952 correspondiente a una Red Neuronal con 2 capas ocultas (18 y 19) con función de tipo Tansig y logsig respectivamente, los modelos RMNL tuvieron valores de R2 mayores a 0.9, para ello su utilizo técnicas de Cross Validation. Para la comparación se usó una prueba de Duncan donde se encontró que no hay diferencias estadísticamente significativas entre la muestra real, el RMNL y el RNA, con un nivel del 95.0% de confianza.

ABSTRACT. A supplier appraisal is a fundamental task within the supply chain management field; and, basically, it can be considered a multi-criteria decision-making problem. The main objective of this paper is to develop an application to support the supplier selection process. This paper presents supplier selection with TOPSIS method and Pythagorean fuzzy sets. In this sense, the decision makers express their opinions' assessments about the criteria and alternatives involved in the evaluation using linguistic terms that are represented by Pythagorean fuzzy numbers. Likewise, the importance of each decision maker and criteria are considered. The alternatives under evaluation are compared with the ideal solution and anti-ideal solution to generate an index of similarity. At the same time, we are proposing a systematic manner to consider fuzzy and non- fuzzy criteria involved in the decision-making scenery. A numerical example focused on supplier selection is presented to illustrate the results.

ABSTRACT. To obtain the preventive maintenance policy is a common practice in industry. A policy is said to be the result of maximizing the efficiency of a system over a certain time. The key concept is knowing when to replace equipment before it breaks down, because, otherwise, if the equipment breaks, it results in huge losses. The most widely used technique for obtaining this policy was proposed by Richard Barlow and Larry Hunter in 1960. A problem appears in the application of the technique when one tries to increase reliability: As the number of subsystems are incremented, the optimal preventive maintenance policy tells us to replace earlier. Here we propose a new measure that does, indeed, replace in accordance with intuition. Instead of minimizing the expected average cost, as the one proposed by Barlow and Hunter, we propose to maximize expected profit. With this measure we hope to open a new alternative that may help the practitioner obtain better results.

ABSTRACT. Logistic chains can be characterized as dynamic systems where the decision problems lie in the quantity of inventory to maintain, the price strategy, and the level of responsiveness due to its strong impact on costs, service level, sales, and benefits. Several authors have studied these problems in stable stationary cases, analyzing a single isolated chain for purposes of optimization. However, the supply chains compete for a market share were the strategies addressed by each one of them influence in a coupled manner and, in turn, there is a feedback to the chain, through the perceived demand, which introduces variability and uncertainty. The objective of this paper is to present a dynamic simulation model of the competition of logistic chains characterized by a demand model that feeds back to the chains, considering the perceived level of service and understanding this as a function of the inventory. Nash equilibria are sought for the steady state with respect to the inventory.

ABSTRACT. The Supplier Selection Problem (SSP) or the Vendor Selection Problem (VSP) is an important research topic in the field of Supply Chain Management, which influences all types of business enterprises. In a pioneering study, Dickson (1966) identified 23 different factors that practicing managers considered critical in selecting supplier within enterprises. Over the past 5 decades, many papers with a variety of different variations have appeared in literature addressing this important problem utilizing different solution methodologies to attain the solution to the SSP/VSP. Given the complexity of SSP/VSP, during the past couple of decades, researchers have proposed hybrid techniques to solve the problem. The objective of this research is to identify and present a comprehensive literature review, which is associated with the utilization of hybrid approaches to solve this important optimization problem as well as a discussion on the future research direction in this vital field of study.

ABSTRACT. El estudio propone un modelo matemático de gestión de repuestos que contribuya a una mejor gestión del área de mantenimiento en los emplazamientos mineros, en este sentido se agrega al modelo Poisson usado para determinar el volumen adecuado de stock de componentes críticos, el inventario de pedidos, a fin de considerar el tiempo de atraso de los pedidos, evitando rupturas de stock que afectan a la disponibilidad y por tanto a la estructura operacional de la empresa. Así se procedió a optimizar el stock de componentes usando SOLVER buscando minimizar la inversión, con las restricciones de que los componentes tienen que ser enteros mayores a cero y que la disponibilidad inherente debe ser mayor o igual a 98%. El resultado genera dos propuestas siendo la segunda la mejor opción ya que fue ajustada a un presupuesto real de la empresa y que implico un ahorro de 7,074,339 US$ con una disponibilidad mecánica de 96.4% y una disponibilidad de almacén de 93.7%.

ABSTRACT. Hoy en día,se presentan constantes variaciones en la demanda de los clientes por lo que esto asume un reto para las empresas responder a las condiciones tan disputadas del mercado de manera eficaz,mantener bajo los costos de los insumos es una estrategia importante de las empresas para mantenerse competitivos.La sincronización de las demandas con los inventarios se ha convertido en un elemento crucial para dar respuesta a las fluctuaciones del mercado.El objetivo de este documento es analizar las fluctuaciones de la demanda con respecto al flujo de materiales en las áreas de producción y los niveles de inventarios en un tiempo determinado. En este documento se presenta un caso de estudio de una fábrica de componentes electrónicos para la industria automotriz que implica el uso de diferentes herramientas de manufactura esbelta y de la implementación de un sistema e-Kanban para obtener los niveles eficientes de inventarios y mejorar el flujo de materiales de un proceso productivo a otro.

ABSTRACT. Esta investigación se realiza en una empresa peruana metalmecánica ubicada en la provincia constitucional del Callao, dedicada a la fabricación de pernería y demás artículos de sujeción para la industria minera y ferretera; con 48 años en el mercado abasteciendo los diversos proyectos mineros y de gran infraestructura a nivel nacional e internacional. La problemática observada en el último año ha sido la baja rentabilidad de muchos de sus productos, reflejada en las bajas utilidades para la empresa; así que, se está analizando cuales son los verdaderos problemas. Para analizar la problemática, se realizará estudio de tiempos, análisis de costos de fabricación, así como un estudio de capacidad de planta con respecto a la demanda. Por último, se aplicó un modelo de optimización matemático que permite establecer las cantidades mínimas a producir para generar una mayor rentabilidad e incrementar así la utilidad en un 5 a 10% con respecto a la situación actual.

ABSTRACT. En muchas ocasiones, el número de individuos que intervienen en los problemas de decisión con múltiples actores es elevado. Los dos métodos más utilizados en AHP para obtener prioridades colectivas, son promedios de los juicios o de las prioridades, sin embargo, cuando las prioridades de los individuos no son homogéneas, su promedio no es representativo del colectivo, siendo necesario identificar los diferentes patrones de comportamiento heterogéneos. Siguiendo una aproximación bayesiana para tratar el modelo log-lineal considerado para el AHP estocástico, este trabajo identifica grupos de individuos homogéneos en los dos posible contextos. En un contexto local (un criterio) se proponen algoritmos de búsqueda estocástica y en un contexto global (jerarquía), al no disponer de una expresión analítica de la distribución a posteriori de las prioridades totales de las alternativas, se recure a métodos de simulación. La metodología propuesta se ilustra mediante un caso real.

ABSTRACT. Se presenta una aplicación del método Fuzzy Topsis para determinar la macro-localización de una base temporal en la Antártida que busca brindar un soporte logístico para la investigación científica en un territorio de paz y ciencia. En la Antártida hay dos tipos de bases científicas, las permanentes que operan todo el año, y las temporarias que operan en el verano austral. Se seleccionaron un conjunto de posibles zonas para la macro-localización considerando la extensión de la Antártida. En expediciones se visitaron bases científicas, y por medio de encuestas y entrevistas se determinaron los factores críticos de localización. Luego se adapta la metodología Fuzzy Topsis y en conjunto con expertos, expedicionarios y científicos se valora lingüísticamente cada uno de los factores y cada zona considerando cada factor de localización. Por último, se obtienen matrices de valoración que se introducen en el algoritmo Fuzzy Topsis para obtener la macro-localización de la base en la Antártida.

ABSTRACT. The sector routing problem is investigated applied to the context of refuse collection for a portion of a residential area of the Campo Grande/MS city in Brazil. The statistical evaluation of the garbage along collection days were done by using four 9.0t vehicles and crews of 4 workers. The vehicles collect along a strongly connected mixed street network composed also by special collection points. The area is covered 3x a week, and there are breakdowns of collection by overload, and many hours of extra time. We used a number of OR tools (sector routing), geoprocessing, “what if” DSS and mobile follow up to track and manage execution problems. It produced stable sectors and routes that shown feasible to implement the same coverage with 12.5t vehicles, 5 workers per crew, no load breakings and minimum over time. The distance travelled and costs were reduced to 25% and 20% respectively. We present the application and the OR-DSS environment used to achieve these results.

ABSTRACT. El presente artículo tiene como finalidad establecer un control de la finura de fibra de alpaca aplicando el método estocástico de cadenas ergódicas de Markov; gracias a esto, se obtendrá como resultado un modelo confiable que permita predecir la proporción de alpacas de acuerdo a sus diámetros de fibra. A partir de la información pronosticada, se podrán realizar variaciones en las poblaciones futuras, con el fin de asegurar que el diámetro se mantenga dentro del rango óptimo para los criadores (Diámetro de Fibra < 21 µm), y que la población esperada dentro de este rango sea del 85% del total. Se concluye que el modelo permitirá contar con fibra de alta calidad en cada esquila, lo cual generará un incremento en los ingresos percibidos por los criadores y, además, dará paso a que se fomente un método de predicción optimizada en otras regiones del Perú.

ABSTRACT. The suitable behavior of the Multi Agent Systems (MAS) for addressing tasks in a variety of domains without preprogrammed behaviors makes them ideal for problems dealing with mobile robots. The MAS are finding a large amount of applications in a broad variety of fields such as robotic applications, distributed decision systems, data mining, etc. Reinforcement learning (RL) is a popular approach used in MAS to acquire new behaviors; most of this RL algorithms are based on exact representation of Q-values in small discrete state space and action space. In this paper we proposed a linear parameterization of the joint Q-function for continuous state space for MAS, this allows overcoming the problem of the dimensionality. The suitability of the method proposed is shown first by simulation and then by an experimental set up within a cooperative task with mobile robots.

ABSTRACT. Este trabajo se enfoca en resolver el problema de la detección y el reconocimiento de rostros en ambientes sin restricciones (unconstrained enviroments) donde las imágenes de los rostros cuentan con variaciones intrapersonales complejas y grandes como la pose, la iluminación, la expresión y la oclusión.Por ello se utilizan técnicas de Deep Learning , principalmente las Redes Neuronales Convolucionales, que en los últimos años ha obtenido muy buenos resultados en las diferentes fases del reconocimiento facial. El objetivo principal de esta investigación es el empleo práctico de estos enfoques avanzados de aprendizaje profundo para las tareas de reconocimiento de rostros. Basándose en el modelo FaceNet presentado por Google Inc., una Red Neuronal Convolucional que genera incrustaciones (embedding) faciales y que se entrena mediante tripletas de imágenes faciales.