Browsing by Author "Angulo, Gustavo"

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    A column generation approach to intraday scheduling of chemotherapy patients
    (2023) Lyon Bossay, Gabriel; Cataldo Cornejo, Alejandro; Angulo, Gustavo; Rey, Pablo; Sauré, AntoineLyon Bossay, Gabriel; Cataldo Cornejo, Alejandro; Angulo, Gustavo; Rey, Pablo; Sauré, Antoine
    Chemotherapy scheduling at cancer treatment centres is a complex problem due to high and grow-ing demand, diversity of treatment protocols, limitations on resources and the need to coordinatetreatment session times with laboratory preparation of medication. Over a given planning horizon,treatment centres assign patients first to specific days (interday scheduling) and then to specifictimes within each day (intraday scheduling), the latter process including the definition of medicationpreparation time. This paper addresses the intraday scheduling problem using an integer program-ming model that attempts to schedule all patients assigned to the horizon, and the preparation ofthe medication to be administered, simultaneously. The linear relaxation of the model formulation,which is based on treatment patterns, is solved using column generation. The proposed approachallows for medication preparation on the day of treatment or a previous day subject to time slot avail-ability. A case study is conducted using actual data from a Chilean cancer centre to compare throughsimulationtheschedulesgeneratedbytheproposedapproachandthecentre’smanualmethod.Theresults show that the proposed approach performs better on makespan, treatment chair occupancy,number of overtime hours and finding solutions at high demand levels.
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    An exact solution method for the TSP with drone based on decomposition
    (2021) Vásquez Canales, Sebastián Ignacio; Angulo, Gustavo; Klapp Belmar, Mathias
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    Aplicación de la descomposición de Benders al problema de transición minera
    (2023) Medina Cornejo, Williams Alejandro; Anani, Angelina; Angulo, Gustavo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Un desafío actual que enfrenta la industria minera es lidiar con el problema de transición minera (TMP por sus siglas en ingles), donde pasamos de un tipo de extracción de mina abierta (Open Pit) a uno de extracción subterránea (Underground), intentando maximizar el valor presente neto (VPN). Este estudio tiene como objetivo desarrollar un algoritmo de optimización capaz de resolver el TMP. El problema es NP-duro, y por lo tanto, computacionalmente intratable. Se comparan tres enfoques ad hoc – solución exacta, Algoritmo exhaustivo y la descomposición de Benders – para diferentes escenarios (basados en problemas de diferente tamaño con horizontes de programación diferentes), utilizando Gurobi y el algoritmo de Bienstock-Zuckerberg (BZ algorithm) para resolver el problema de cielo abierto en los últimos enfoques. El TMP es formulado como un modelo de programación lineal entera mixta, implementado en Python y resuelto con el optimizador de Gurobi. Los resultados muestran que la descomposición de Benders con el algoritmo BZ es superior a los otros enfoques en tiempo de ejecución, costo computacional y factibilidad para abordar problemas de mayor envergadura a cambio de un costo marginal en la calidad del VPN obtenido. Además, se muestra que este algoritmo es el único capaz de encontrar el punto y periodo óptimo de transición, independientemente de la cantidad total de combinaciones de periodos y puntos de ubicación del pilar corona factibles a evaluar. Esto se logra a través de los cortes de optimalidad propuestos en el algoritmo.
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    Convex metamodelling for Lagrangian cut generation in stochastic integer programs
    (2024) Canales Echeverría, Diego; Angulo, Gustavo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    A medida que programación entera ha llegado a ser una herramienta de uso extendido para problemas con escala cada vez mayor, desigualdades válidas y planos cortantes han sido de importancia fundamental para optimización rápida. En este trabajo consideramos la clase de cortes Lagrangianos que surge en el campo de programación entera estocástica, desigualdades fuertes derivadas de un problema dual similares a los cortes de Benders, mas su costo computacional formidable puede ser prohibitivo. Alguna forma de aproximación es necesaria y varias propuestas existen en la literatura demostrando éxito sobre una gama relativamente limitada de programas enteros estocásticos. Proponemos una aproximación de carácter distinto conocido como metamodelación: como el cuello de botella reside en evaluaciones costosas de la función objetivo dual, la sustituimos con un regresor entrenado asignando variables duales y parámetros del problema a un valor objetivo estimado. Luego de imponer ciertos supuestos sobre la estructura del problema comúnmente observados en la práctica, se demuestra exactitud de cierta subclase de cortes Lagrangianos y adicionalmente los datos de dicho regresor son cóncavos, permitiendo uso de maquinaria de regresión convexa para entrenar modelos grandes en mayores dimensiones con escaso gasto computacional comparado con alternativas genéricas como lo son por ejemplo las redes neuronales. Un conjunto de datos para el metamodelo se genera adaptando el método cuasi-Monte Carlo, y a continuación parámetros se ajustan a través de una heurística establecida debidamente modificada para nuestros propósitos. Instancias de un problema de prueba se resuelven con dos algoritmos, el Integer L-Shaped Method (estándar para resolver programas estocásticos enteros de dos etapas) y el método de Kelley (aplicable pero inferior al anterior en el caso entero de dos etapas), encontrando que mejora sobre el primero pero se ve superado por una alternativa más simple, mientras que resultados bajo el segundo son bastante impresionantes.
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    Diseño robusto de itinerarios para aerolínea carguera.
    (2017) Gebhardt Rishmague, Sebastián; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Angulo, Gustavo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las aerolíneas cargueras planifican sus itinerarios típicamente considerando que el nivel de demanda que tienen que satisfacer en cada mercado es conocido y no sufre variaciones. Es usual que este supuesto no se cumpla, la planificación se ve perturbada y las aerolíneas tienen que incurrir en costos extras que no se tenían planificados. Esta es la razón por la cual se requiere una planificación más robusta que sea capaz de lidiar o absorber este tipo de disrupciones con el menor impacto posible en los costos. En esta tesis se aborda el tema de generación robusta de itinerarios para aerolíneas cargueras. Se propone un modelo de programación estocástica en dos etapas, basado en el problema de flujo multi-commodity, para generar el diseño del itinerario y el ruteo tanto de las aeronaves como de la carga ante múltiples escenarios posibles de demanda. La idea es minimizar el valor esperado de los costos totales. En este problema, los costos corresponden al valor de operar los tramos, el costo marginal por kilo de carga transportada y penalidades por demanda no servida. El modelo propuesto fue evaluado en diferentes escenarios considerando distintas posibles formas de disrupciones de demanda. Los itinerarios generados para cada uno de los experimentos por los modelos determinístico y robusto fueron evaluados bajo simulación en instancias generadas aleatoriamente basados en información real. Los resultados obtenidos indican que la planificación robusta es más estable a lo largo de todos los experimentos,arrojando ahorros de aproximadamente 10% en los costos promedio e intervalos de confianza más acotados, pasando de un ±5,9% del costo promedio en el caso determinístico a un ±0,5% para el modelo robusto.
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    Fixed-charge transportation problems on trees
    (2017) Angulo, Gustavo; Van Vyve, Mathieu
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    Forbidden Vertices
    (2015) Angulo, Gustavo; Ahmed, Shabbir; Dey, Santanu S.; Kaibel, V.
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    Identificación de flujos circulares de capital en la economía chilena mediante un modelo de flujo máximo
    (2020) Acuña Hernández, René Tomás; Angulo, Gustavo; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. Entendiendo que un ciclo es una secuencia de empresas en que existe una transacción entre cada par de éstas y cuyos montos representan un flujo circular que incrementa ficticiamente su liquidez. La relevancia de este estudio radica en que los ciclos pueden ser eliminados coordinando a las empresas para descartar dichas transacciones de la economía. Los estudios desarrollados en esta tesis se realizaron mediante un conjunto de transacciones facilitadas por el Servicio de Impuestos Internos (SII) y efectuadas en la economía chilena durante el 2018 por diversas empresas. Para lo cual se procedió, en primer lugar, a limpiar los datos, simplificando la economía y neteando las transacciones. Posteriormente, se determinó el máximo flujo circulante mediante un algoritmo de flujo obteniendo como resultado un grafo donde cada arista representa el flujo entre las empresas relacionadas. Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.El objetivo principal del presente trabajo es determinar el máximo flujo circulante de la economía mediante la identificación de los ciclos que lo componen. 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Con dicho grafo se procedió a la identificación de los ciclos que lo componen con un modelo de circulación iterativo y distintas heurísticas de ordenación. Así se obtuvieron los mejores, ordenando las aristas de forma creciente según su monto de transacción. El resultado fue un flujo circulante aproximado de 263,307,940 M de pesos, lo que representa un 12% aproximadamente de la economía y de los cuales participan 350 mil empresas distintas. Dicho valor está compuesto por 3,8 millones de ciclos de los cuales un 94% de estos están conformados por 10 empresas o menos. A nivel económico existen distintos fenómenos legales e ilegales que pueden explicar los ciclos obtenidos, como lo es el circular trading, sin embargo, esta diferenciación no es parte de los objetivos propuestos. También se plantean diversas propuestas económicas basadas en la eliminación de los ciclos, destacando la disminución de impuestos para ciertas empresas y la identificación de nuevos mercados circulares.
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    Improving the Integer L-Shaped Method
    (2016) Angulo, Gustavo; Ahmed, Shabbir; Dey, Santanu S.
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    Matrices with lexicographically-ordered rows
    (2019) Angulo, Gustavo
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    Un método de solución exacto basado en descomposición para un problema de ruteo con drones.
    (2020) Vásquez Llorente, Sebastián Alejandro; Angulo, Gustavo; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
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    Un modelo de solución aproximado para el prediseño optimizado de edificios de madera prefabricada con el sistema marco-plataforma
    (2021) Macherone Chaparro, José Ignacio; Angulo, Gustavo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    En el contexto de construcción prefabricada para edificios de madera con el sistema marco-plataforma, se plantea una metodología automatizada para asistir en el prediseño esquemático, con el objetivo de agilizar el proceso de diseño. El problema de prediseño estructural se modela mediante programación matemática. Como resultado, se obtiene un modelo de programación entera mixta no-lineal (MINLP), que busca minimizar el costo de materiales y la cantidad de paneles. El modelo considera la determinación de distintos parámetros del tipo Building Information Modelling (BIM), tales como: la elección de soluciones constructivas de muro, soluciones constructivas de piso, elección de segmentos estructurales de corte, elección de anclajes anti-volcamiento y configuración de paneles (de muro y losa). A su vez, la solución se encuentra sujeto al cumplimiento estructural según el método de tensión admisible (ASD) y el análisis estático, según las normas chilenas NCh433 y NCh1198. Se presentan métodos de resolución exactos basados en la formulación completa del problema y un método de descomposición basado en la distancia de Hamming. También se propone un método aproximado que combina métodos exactos de programación entera mixta y heurísticas. En la práctica, solamente el método aproximado resulta tratable computacionalmente. Para validar el algoritmo, se consideran dos casos de estudio (A y B) basados en diseños realistas de edificios de madera. Se utiliza el esquema aproximado para resolver estas instancias y se obtiene una solución incumbente estructuralmente factible en no más de 2 minutos con un gap de optimalidad de 14, 9% y 8, 9% y costo de materiales de 2, 3 UF/m2 y 2, 0 UF/m2, para los casos A y B respectivamente.
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    Optimizando el costo de largo plazo de un IRP utilizando la relajación lineal
    (2022) Chiu López, Agustín Matías; Angulo, Gustavo; Larraín Izquierdo, Homero; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El Inventory Routing Problem (IRP) surge en las operaciones logísticas cuando las decisiones de ruteo e inventario se toman simultáneamente. Tradicionalmente, el IRP trabaja con un horizonte de planificación limitado, por lo que se suele utilizar la estrategia de horizonte rodante para la toma de decisiones, es decir, al inicio de cada período se resuelve el IRP con un horizonte de planificación limitado, pero solo el plan del primer período se ejecuta. Sin embargo, al hacer esto, se está resolviendo un problema que optimiza el costo de corto plazo, y luego se utilizan estos resultados como una heurística que debería conducir a un bajo costo de operación en el largo plazo. En este trabajo exploramos algunas ideas para mejorar el rendimiento a largo plazo de la estrategia de horizonte rodante. Primero, evaluamos tres modificaciones sencillas al IRP para mejorar su desempeño en el largo plazo: utilizar inventarios de seguridad, definir niveles mínimos de inventario para el último período del horizonte de planificación y utilizar una tasa de descuento artificial en la función objetivo. Como benchmark utilizamos el IRP con la modificación que produce el menor costo de largo plazo. Luego, proponemos una estrategia de solución donde se utiliza una aproximación en los períodos finales del horizonte de planificación, la que se basa en la relajación lineal del IRP. Finalmente, calibramos el algoritmo y, mediante una simulación, comparamos con el benchmark en un conjunto de instancias generadas aleatoriamente con hasta 30 clientes, tres vehículos y 20 períodos, y diferentes niveles de costos e incertidumbre. El algoritmo desarrollado es, en promedio, tres veces más rápido que el benchmark, y bajo condiciones favorables (menos vehículos, alto costo de inventario y alta incertidumbre) puede generar ahorros de alrededor del 13% en el costo de largo plazo con respecto al benchmark.
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    Programación diaria de pacientes de quimioterapia : un enfoque con generación de columnas
    (2021) Lyon Bossay, Gabriel; Cataldo Cornejo, Alejandro; Angulo, Gustavo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La programación diaria de pacientes de quimioterapia es un problema complejo y difícil de resolver debido a la alta y creciente demanda por tratamientos, la diversidad de protocolos existentes, la escasez de recursos disponibles y la coordinación con farmacia para la elaboración de los fármacos antes de cada sesión de infusión. El centro de cáncer programa los pacientes que se debe atender durante un horizonte de programación definido (calendarización) y posteriormente realiza la programación diaria del horario de atención y elaboración del fármaco de cada paciente en el horizonte de programación. En este trabajo abordamos el problema de programación diaria de pacientes de quimioterapia a través de un modelo de optimización entero que busca programar los horarios de atención de todos los pacientes calendarizados en el horizonte de programación de manera simultánea. Proponemos una formulación basada en patrones cuya relajación lineal es resuelta a través del método de generación de columnas. Nuestra propuesta contempla la asignación del horario de preparación del fármaco para los pacientes junto a la posibilidad de preparar el medicamento el día anterior, sujeto a disponibilidad de cada día. Utilizamos datos reales de un centro de cáncer chileno para comparar, en distintas simulaciones, las políticas de programación actual del centro de cáncer con el modelo propuesto. Los resultados muestran que en todos los casos el modelo propuesto obtiene mejores resultados para las métricas de makespan, ocupación de sillas con horario extra y overtime semanal, junto a una mejor capacidad para resolver problemas con mayor demanda. Mejores políticas de programación diaria pueden permitir al centro de cáncer disminuir los costos operativos, aumentar capacidad de atención o disminuir el tiempo de espera para iniciar el tratamiento de nuevos pacientes. Este trabajo tiene como principal contribución y novedad la resolución del problema de programación diaria de pacientes de quimioterapia a través de un modelo único y de manera simultánea para todo el horizonte de programación.
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    Recoverable air cargo scheduling
    (2021) Widemann Gutiérrez, Steffan; Angulo, Gustavo; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las aerolíneas de carga planifican sus itinerarios de vuelo considerando niveles de demanda de carga a transportar conocidos, sin embargo, es común que existan diferencias entre la cantidad de carga estimada y la que efectivamente se presenta para ser trasladada. Los planificadores suelen remediar esto mediante correcciones manuales y subóptimas a los itinerarios creados, por lo que existe la necesidad de desarrollar modelos de planificación que consideren la incertidumbre en la demanda. En esta tesis se propone el problema de Recoverable Air Cargo Scheduling (R-ACS), un modelo de programación estocástica de dos etapas de flujo multi-commodity con acciones de recuperación. La idea es crear itinerarios para aerolíıneas cargueras que sean eficientes de modificar según las necesidades de cada posible escenario de la demanda, maximizando el valor esperado de la planificación. El modelo es descompuesto en dos etapas y resuelto mediante un algoritmo tipo Descomposición de Benders. Adicionalmente, se presentan métodos exactos y propiedades para fortalecer la descomposición, planteando distintos esquemas de resolución. Finalmente, se evalúa el desempeño del R-ACS con su alternativa determinística que considera el valor esperado de los parámetros, y se comparan los distintos esquemas de descomposición planteados. Para los casos estudiados las planificaciones del modelo recuperativo pueden resultar en mejoras de hasta un 2.4% respecto a su alternativa determinística, que corresponde ganancias de aproximadamente USD$13500, y se concluye la superioridad del esquema de descomposición mejorado frente a los enfoques clásicos disponibles en la literatura.
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    Semi-continuous network flow problems
    (2014) Angulo, Gustavo; Ahmed, Shabbir; Dey, Santanu S.