{"id":66109,"date":"2024-08-06T17:22:15","date_gmt":"2024-08-06T15:22:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/08\/06\/representar-soluciones-logisticas-contradictorias-con-algoritmos\/"},"modified":"2024-08-06T17:22:15","modified_gmt":"2024-08-06T15:22:15","slug":"representar-soluciones-logisticas-contradictorias-con-algoritmos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loginfo24.com\/es\/2024\/08\/06\/representar-soluciones-logisticas-contradictorias-con-algoritmos\/","title":{"rendered":"Representar soluciones log\u00edsticas contradictorias con algoritmos"},"content":{"rendered":"
La economista y cient\u00edfica de la computaci\u00f3n Sophie Parragh investiga c\u00f3mo encontrar soluciones mejores y, sobre todo, m\u00e1s matizadas para problemas complejos. Para ello, programa algoritmos que pueden representar los objetivos a veces contradictorios en muchos \u00e1mbitos de la econom\u00eda, como la log\u00edstica o la producci\u00f3n.<\/h5>\n
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(Wien) Tomar decisiones no siempre es f\u00e1cil, especialmente cuando se persiguen m\u00faltiples objetivos. Los programas inform\u00e1ticos pueden ayudar a encontrar soluciones para problemas complejos en campos como la producci\u00f3n, la log\u00edstica y la movilidad. Sin embargo, incluso para tecnolog\u00edas computacionales altamente desarrolladas, hasta ahora ha sido dif\u00edcil encontrar las mejores - las \u00f3ptimas - soluciones. Esto se debe a que se deben considerar cientos o incluso miles de variables.<\/p>\n

Sophie Parragh, directora del Instituto de Gesti\u00f3n de Producci\u00f3n y Log\u00edstica de la Universidad Johannes Kepler de Linz, investig\u00f3 en su proyecto financiado por el Fondo de Ciencia FWF \u201eMOMIP: Programaci\u00f3n Entera Mixta Multi-Objetivo\u201c<\/a> junto con su equipo nuevos algoritmos que deben resolver un tipo espec\u00edfico de tales problemas de optimizaci\u00f3n: problemas de enteros mixtos con m\u00faltiples objetivos diferentes que deben cumplirse de la mejor manera posible. \u00abSe pueden modelar muchos problemas en la econom\u00eda como sistemas de enteros mixtos\u00bb, dice la investigadora. \u00abEstos son modelos matem\u00e1ticos que incluyen costos, recursos, decisiones y mucho m\u00e1s.\u00bb<\/p>\n

Los ejemplos de aplicaci\u00f3n para estos algoritmos son diversos: por ejemplo, se puede minimizar la emisi\u00f3n de CO2<\/sub> en una cadena de producci\u00f3n o encontrar las rutas \u00f3ptimas para la movilidad el\u00e9ctrica compartida, que deben mantener al m\u00ednimo los tiempos de espera para los clientes y la contaminaci\u00f3n ac\u00fastica para los vecinos. Otro ejemplo es la planificaci\u00f3n eficiente de servicios de atenci\u00f3n domiciliaria. En este caso, no solo es importante que haya suficiente tiempo para el cuidado, sino tambi\u00e9n que se tengan en cuenta los cuidadores deseados y los horarios de visita de los clientes.<\/p>\n<\/div>\n

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Sophie N. Parragh investiga el desarrollo de m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n para el apoyo a la toma de decisiones en producci\u00f3n y log\u00edstica. El proyecto \u00abMOMIP: Programaci\u00f3n Entera Mixta Multi-Objetivo\u00bb (2018\u20132022) fue financiado por el Fondo de Ciencia FWF con alrededor de 390.000 euros.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Definir variables de flexible a fija<\/h5>\n

El hecho de que los modelos sean de enteros mixtos significa que algunas variables en el modelo son continuas - es decir, pueden tomar todos los n\u00fameros posibles - y algunas variables solo pueden tomar ciertos n\u00fameros enteros como cero o uno. Por ejemplo, la longitud del camino de acceso de un servicio de entrega es una variable continua, ya que la furgoneta puede hacer desv\u00edos de cualquier longitud para evitar ciertas calles, haciendo que la distancia sea m\u00e1s larga. En contraste, la decisi\u00f3n de construir un centro de distribuci\u00f3n de paquetes es una variable entera, ya que este solo puede ser construido completamente (representado como \u00ab1\u00bb) o no construido en absoluto (representado como \u00ab0\u00bb).<\/p>\n

Adem\u00e1s de las variables de enteros mixtos, el segundo punto clave del problema que Parragh y su equipo abordan es cumplir m\u00faltiples objetivos simult\u00e1neamente. Esto presenta desaf\u00edos especiales para los investigadores, pero tambi\u00e9n permite enfoques de soluci\u00f3n m\u00e1s matizados.<\/p>\n

Los algoritmos con m\u00faltiples objetivos pueden encontrar soluciones \u00f3ptimas<\/h5>\n

\u00abLos algoritmos establecidos hasta ahora pueden resolver principalmente tareas con un solo objetivo. Por lo tanto, solo pueden encontrar una soluci\u00f3n \u00f3ptima, pero eso no siempre es \u00fatil\u00bb, dice Parragh. Por ejemplo, en la entrega de paquetes, un objetivo obvio es mantener los costos de transporte lo m\u00e1s bajos posible. Sin embargo, el enfoque exclusivo en los costos deja de lado otros objetivos.<\/p>\n

\u00abLos algoritmos con m\u00faltiples objetivos, como el nuestro, pueden encontrar un grupo de soluciones \u00f3ptimas que representan diferentes compromisos\u00bb, explica Parragh. \u00abUna de las soluciones puede generar los costos m\u00e1s bajos, pero causa m\u00e1s emisiones de CO2<\/sub>. Otra soluci\u00f3n puede costar un poco m\u00e1s, pero genera menos emisiones. Y hay muchas otras soluciones intermedias.\u00bb<\/p>\n

Margen de maniobra para los l\u00edderes<\/h5>\n

En el marco de su proyecto, los investigadores buscaron un m\u00e9todo que encontrara las soluciones \u00f3ptimas para diferentes tipos de problemas complejos. Acercamientos a las mejores soluciones ya han sido encontrados por programas establecidos, pero el objetivo de Parragh y su equipo es crear algoritmos generales que matem\u00e1ticamente demuestren las soluciones \u00f3ptimas para muchos tipos diferentes de problemas.<\/p>\n

Con las soluciones matizadas que sus programas producen, Parragh y su equipo quieren dar m\u00e1s margen de maniobra a los tomadores de decisiones en la econom\u00eda y la pol\u00edtica. \u00abHemos visto en nuestros modelos que objetivos como la reducci\u00f3n de emisiones, la protecci\u00f3n del medio ambiente o una mayor satisfacci\u00f3n del cliente sufren cuando solo se enfoca en la optimizaci\u00f3n de costos\u00bb, a\u00f1ade Parragh. \u00abEstos objetivos a menudo pueden cumplirse mucho mejor si se acepta un poco m\u00e1s de costo.\u00bb<\/p>\n

Combinaciones de variables<\/h5>\n

\u00abEn los problemas en los que trabajamos, la combinatoria entra en juego. Esto significa que la cantidad de combinaciones posibles de variables para diferentes soluciones aumenta enormemente r\u00e1pidamente, de modo que ya no podemos manejarlas f\u00e1cilmente\u00bb, explica la cient\u00edfica de la computaci\u00f3n. Junto con su equipo - Nicolas Forget, Fabien Tricoire, Duleabom An, Markus Sinnl y Miriam Enzi - y socios de cooperaci\u00f3n internacionales, desarroll\u00f3 algoritmos llamados Branch-and-Bound.<\/p>\n

En los m\u00e9todos de Branch-and-Bound, el conjunto de todas las soluciones posibles - es decir, no solo las \u00f3ptimas - se divide en grupos m\u00e1s peque\u00f1os para ser considerados individualmente. El programa puede decidir m\u00e1s r\u00e1pidamente si las soluciones \u00f3ptimas buscadas se encuentran en uno de estos grupos, en lugar de examinar todas las soluciones a la vez.<\/p>\n

Si los c\u00e1lculos indican que las soluciones \u00f3ptimas no pueden estar en el grupo examinado, se descartan las soluciones en \u00e9l. Si las soluciones \u00f3ptimas pueden estar incluidas, se puede dividir el algoritmo del grupo en grupos a\u00fan m\u00e1s peque\u00f1os y continuar buscando. Con estas ramificaciones, el programa finalmente encuentra las soluciones \u00f3ptimas que cumplen los objetivos establecidos con diferentes compromisos.<\/p>\n

Parragh resume: \u00abUno de los hitos al final del proyecto fue que desarrollamos un algoritmo para sistemas con alrededor de cien variables de decisi\u00f3n enteras y para tres o incluso cuatro objetivos, que puede competir con otros m\u00e9todos establecidos. Ahora estamos trabajando para desarrollar a\u00fan m\u00e1s estos programas.\u00bb<\/p>\n

La demanda de soluciones matizadas no cesar\u00e1<\/h5>\n

Incluso despu\u00e9s de la finalizaci\u00f3n del proyecto \u00abMOMIP: Programaci\u00f3n Entera Mixta Multi-Objetivo\u00bb en septiembre de 2022, Parragh y su equipo continuaron su trabajo. Refinaron sus algoritmos, por ejemplo, para modelar la conciencia de riesgo de los tomadores de decisiones, explorar nuevos campos de aplicaci\u00f3n o hacer los c\u00e1lculos m\u00e1s efectivos. Los equipos de investigaci\u00f3n pueden estar seguros de que la demanda de soluciones matizadas para los problemas de nuestra compleja sociedad no cesar\u00e1 en el futuro.<\/p>\n

\"\"Sophie Parragh<\/strong> estudi\u00f3 administraci\u00f3n de empresas internacionales en la Universidad de Viena. Como postdoctorado, investig\u00f3 en el IBM Center for Advanced Studies en Oporto y luego ocup\u00f3 un puesto de Hertha-Firnberg financiado por el FWF. Despu\u00e9s de una c\u00e1tedra visitante en la Universidad de Econom\u00eda de Viena, obtuvo su habilitaci\u00f3n en 2016 en la Universidad de Viena. Desde marzo de 2017, Sophie Parragh dirige el Instituto de Gesti\u00f3n de Producci\u00f3n y Log\u00edstica de la Universidad Johannes Kepler de Linz.<\/p><\/blockquote>\n

Foto: \u00a9 unsplash+ \/ Descripci\u00f3n de la imagen:<\/strong> Encontrar rutas \u00f3ptimas, minimizando las emisiones de CO2 y reduciendo la contaminaci\u00f3n ac\u00fastica. Los algoritmos pueden proporcionar ayudas a la decisi\u00f3n para cumplir m\u00faltiples objetivos de la mejor manera posible<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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