Mejorando la planificación de sistemas territoriales con optimización metaheurística

• Main Author: Roger Z. Ríos Mercado
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad De La Salle Bajío 2015-01-01
• Series: Nova Scientia
• Online Access: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=203342741006

Este artículo tiene por objetivo ilustrar cómo la ciencia puede impactar positivamente en procesos de decisiones de carácter industrial. El problema consiste en encontrar una partición del conjunto total de unidades geográficas (bloques) que minimice una única función de dispersión territorial. Esta medida de desempeño es equivalente a maximizar la compacidad de los territorios, es decir, obtener diseños donde ls unidades geográficas estén lo más cercanas entre sí. La solución debe satisfacer además otros requerimientos como equilibrar las distintas medidas de actividad entre los distintos territorios, así como contigüidad de territorios. Como resultado se tiene un modelo mono-objetivo de optimización combinatoria. Método: Para tal efecto, se presenta un método metaheurístico de solución, denominado GRASP, para la resolución de un problema de diseño de territorios comerciales, motivado por una aplicación real de una compañía de distribución de bebidas embotelladas. El método integra componentes de construcción de soluciones y de búsqueda local o mejora de las mismas que intentan explotar inteligentemente la estructura matemática del problema. Resultados: El algoritmo se ha evaluado en varios conjuntos de instancias generados aleatoriamente a partir de datos reales proporcionados por el socio industrial. Los resultados obtenidos indican la eficacia del método propuesto dado que, en tiempos de cómputo relativamente rápidos, pudieron obtenerse soluciones de calidad muy superior a la de las obtenidas por la empresa, tanto respecto a la medida de compacidad, como respecto a la satisfacción de todas las restricciones. Previo a abordar el trabajo, la empresa no podía encontrar solcuiones que satisfacieran grados de balence, por ejemplo, inferiores al 20%. EL método propuesto encuentra siempre soluciones factibles con desbalances menores al 5%. Conclusión: Se ha ilustrado cómo los problemas de toma de decisiones industriales pueden ser apoyados mediante modelos y técnicas de Investigación de Operaciones, resultando en planes territoriales de mejor calidad.