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Browsing by Author "Klapp Belmar, Mathias"

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A mixed integer programming approach to multi-skilled workforce scheduling
(2016) Cuevas, R.; Ferrer Ortiz, Juan Carlos; Klapp Belmar, Mathias; Muñoz Abogabir, Juan Carlos
Aircraft maintenance scheduling under uncertain task processing time
(2024) Villafranca Schwarzenberg, Matías Alberto; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los atrasos inesperados en la ejecución de tareas de mantenimiento de aeronaves pueden producir costosas disrupciones operativas para las aerolíneas, incluyendo atraso en vuelos, impactando significativamente sus operaciones y gastos. En este estudio, abordamos la incertidumbre en los tiempos de procesamiento de las tareas de mantenimiento y diseñamos horarios de mantenimiento de aeronaves costo-eficientes mediante programación estocástica de dos etapas. En la primera etapa, determinamos las tareas diarias a ejecutar en cada aeronave, especificando su tiempo de inicio, base de mantenimiento y técnico asignado. En la segunda etapa, ajustamos el tiempo de inicio de cada tarea y el horario de despegue de cada vuelo según los tiempos de procesamiento de tareas realizados. Nuestro objetivo es minimizar los costos esperados incurridos por tareas de mantenimiento tercerizadas, horas extras de los técnicos y atrasos en los vuelos. Para resolver nuestro modelo, diseñamos una heurística de Búsqueda Local Iterativa Adaptativa que explora soluciones de primera etapa con una evaluación eficiente del costo de la segunda etapa. Probamos nuestro enfoque en un conjunto de instancias simuladas computacionalmente. Nuestro modelo y solución propuestos generan ahorros promedios del 77% y 45%, respectivamente, en comparación con un enfoque determinístico que asume tiempos esperados de procesamiento de tareas y con una solución conservadora que asume los máximos tiempos de procesamiento posibles. Además, obtenemos un ahorro promedio del 12% en comparación con una solución benchmark que planea las tareas de mantenimiento con un buffer de tiempo optimizado. También, estudiamos el impacto en el costo de variar los parámetros estructurales, como la granularidad de las tareas, la variabilidad de los tiempos de procesamiento, la carga de trabajo y la estructura de costos.
An exact solution method for the TSP with drone based on decomposition
(2021) Vásquez Canales, Sebastián Ignacio; Angulo, Gustavo; Klapp Belmar, Mathias
Asignación costo-eficiente de tareas y turnos semanales a personal para cumplir con el mantenimiento planificado de aeronaves en múltiples bases
(2022) Sanhueza Montequin, José Ignacio; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los centros de mantenimiento aéreo (CMA) ofrecen horas-persona a aerolíneas en distintas bases para asegurar que las aeronaves cumplan con las regulaciones del rubro. Estos centros reciben una lista semanal de trabajos para cada avión de la flota -que requiere de la ejecución de tareas con distintos skills- que deben ser completados en ese horizonte de tiempo. Cuando los técnicos contratados por el centro de mantenimiento no son suficientes para satisfacer la demanda, se puede recurrir a técnicos de llamado con un costo mayor y, en casos extremos, tercerizar la operación. El objetivo del problema es minimizar el costo externo al completar trabajos de mantenimiento aprovechando al máximo los recursos disponibles. Para lograrlo, se presenta un modelo matemático que propone cuándo y dónde ejecutar cada trabajo, y qué turno semanal asignar a cada técnico. Este modelo es resuelto mediante una heurística basada en generación de columnas. En un caso de estudio se evalúa el potencial impacto de incorporar flexibilidades de skill, temporales (horario de inicio variable entre jornadas de trabajo) y espaciales (relocalización de técnicos entre aeropuertos). Los resultados computacionales revelan cuatro hallazgos principales. Primero, las soluciones del modelo propuesto tienen un costo económico externo 87% menor a un enfoque simple inspirado en la operación real de un CMA estudiado. Segundo, la flexibilidad de skill, espacial y temporal (por separado) disminuye el costo económico externo en 1,95%, 0,93% y 1,03% en problemas pequeños. Tercero, no existe una superioridad evidente en términos de ahorro entre las flexibilidades temporales y espaciales. Cuarto, la magnitud relativa del ahorro económico disminuye a medida que aumenta el tamaño del problema en cantidad de técnicos, aviones y bases. Adicionalmente, para lograr la mayor cantidad de ahorro económico, se recomienda implementar flexibilidades en los técnicos de bases externas, y solo implementarlas en una cantidad cercana al 20% del personal.
Impacto de considerar pendientes en el consumo de combustible en una planificación de rutas de vehículos
(2018) Brunner Parra, Carlos Federico; Giesen Encina, Ricardo; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El costo de transportar un producto, desde el abastecimiento de materia prima hasta la distribución del producto terminado al consumidor final, corresponde aproximadamente entre un 10% y 20% de su costo total final. Esto ha motivado el uso de la Investigación de Operaciones para reducir este costo. En la etapa de distribución final del producto, se han estudiado múltiples variantes del Problema de Ruteo de Vehículos, en inglés Vehicles Routing Problem (VRP). Típicamente, la literatura especializada ha considerado que los vehículos se trasladan sobre un terreno plano y por ende, minimizar distancia recorrida minimiza costos de transporte. Sin embargo, en ciudades costeras como Valparaíso, Chile, puede haber clientes separados con una diferencia de más de 200 m de altitud, lo que puede incrementar el consumo de combustible si se planifica en el plano. Por eso, una planificación debe modelar el consumo de combustible distinguiendo los viajes que son en subida, de los de bajada. En esta investigación, estudiamos el efecto que tienen las pendientes de caminos en una red vial urbana sobre los costos operativos asociados a una planificación rutas vehiculares. En particular, comparamos planificaciones que asumen un terreno plano con otras que consideran una geografía tridimensional mediante un modelo de optimización que minimiza consumo de combustible y tiempo de viaje que resolvemos mediante metaheurísticas. Estudiamos el problema de distribución de un centro de distribución a muchos clientes en Valparaíso y Santiago, generando 20 familias de instancias con 10, 20, 50 y 100 clientes seleccionados en un muestreo estratificado por alturas. En Valparaíso, obtenemos ahorros potenciales de costo de hasta 13% al considerar pendientes en la planificación de rutas. Nuestros experimentos indican que los beneficios se obtienen diseñando rutas que evitan utilizar arcos con pendientes elevadas, recorriendo más distancia que la mínima posible. Además, la cantidad de despachos tiende a aumentar, de manera que las rutas en subida transporten menos carga. Finalmente, observamos que nuestras soluciones tienden a formar rutas en donde clientes visitados sucesivamente poseen alturas similares.
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
Un método heurístico para optimizar la operación de recolección a domicilio de residuos sólidos
(2022) González Reynals, Maximiliano Felipe; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
En grandes ciudades, el costo de las etapas de recolección y transporte representa, aproximadamente, entre un 70% y 80% del presupuesto total para manejo de residuos. La oportunidad de reducir estos costos y planificar eficientemente la operación motiva el uso de técnicas de Investigación Operativa. Para ello, se han estudiado diversas variantes del problema de Recolección de Residuos, en inglés Waste Collection Problem (WCP), que suelen modelar rutas de recolección y viajes intermedios de descarga para una flota de vehículos recolectores. Típicamente, en la literatura especializada se asume que el costo de atravesar un segmento de calle es constante. Sin embargo, en operaciones como la recolección de residuos, el vehículo puede duplicar su peso al cargarse completamente, lo que incrementa su consumo instantáneo de combustible. En este trabajo estudiamos el problema de recolección de residuos con costos dependientes de la carga transportada, selección del sentido de tránsito en segmentos bidireccionales y posibilidad de múltiples viajes de descarga (LDWCP-ADS). Consideramos una función objetivo que minimiza costos por consumo de combustible y tiempo de operación. Proponemos un modelo de programación lineal entera mixta que resuelve el problema en instancias pequeñas. Dada la naturaleza NP-Hard del problema, presentamos un algoritmo heurístico basado en Iterated Local Search y Programación Dinámica que permite obtener buenas soluciones al LDWCP-ADS en instancias de tamaño realista como una comuna o un barrio de una ciudad. Adicionalmente, proponemos un modelo aproximado del costo de operación, el cual puede ser resuelto analíticamente, obteniéndose una fórmula cerrada dependiente de parámetros estructurales del problema para la decisión óptima de la política de vaciamiento de carga y su costo asociado.
Modelo de Markowitz en dos etapas para optimizar planes de exportación de commodity
(2023) Vargas Cisternas, Nicolás Alejandro; Klapp Belmar, Mathias; Mac Cawley Vergara, Alejandro Francisco; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La volatilidad promedio del precio de los commodities entre los años 2004 y 2014 cuadruplicó a la registrada entre los años 1994 y 2004. Esta volatilidad representa un gran desafío para los exportadores de commodities, quienes al planificar la exportación deben anticipar el precio del commodity al llegar al mercado demandante. Para reducir su exposición a la volatilidad de precios, los exportadores pueden diversificar su exportación en más de un mercado y tomar acciones correctivas en una etapa posterior con más información. Así, las utilidades de la exportación podrían ser menos sensibles a fluctuaciones inesperadas de precios en el mercado. El objetivo de esta investigación es diseñar una herramienta que le permita a un productor o exportador de commodity decidir hacia dónde, en qué momento y qué cantidad de commodity exportar para maximizar sus utilidades, en función del riesgo máximo en el que esté dispuesto a incurrir. Para ello, formulamos el problema de exportación a través de un modelo de programación estocástica en 2 etapas, en inglés Two Stage Stochastic Programming (TSSP), que acota el riesgo de la utilidad a través de una restricción de varianza máxima. Luego, utilizando un caso de estudio basado en la exportación de uva desde Chile hacia 6 de sus principales mercados demandantes, cuantificamos el impacto sobre la utilidad esperada de: la tolerancia al riesgo del exportador, el costo de inventario y las covarianzas entre los precios del commodity en los mercados demandantes. También, mostramos que la capacidad de reaccionar dinámicamente a la información de precios que se disponibiliza en el tiempo, puede aumentar la utilidad esperada en hasta un 9%. Finalmente, a través de simulación de Montecarlo, mostramos que las utilidades obtenidas por el modelo TSSP desarrollado en esta investigación son mayores a las obtenidas por un modelo a priori, es decir, uno que no recomienda acciones correctivas ante cambios en la información de precios.
New compact integer programming formulations for the multi-trip vehicle routing problem with time windows
(2020) Neira, D. A.; Aguayo, M. M.; De la Fuente, R.; Klapp Belmar, Mathias
Planificación eficiente de una operación de despacho a domicilio integrada a servicios de transporte público
(2020) Navarrete Contardo, Andrés; Klapp Belmar, Mathias; Larraín Izquierdo, Homero; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Home delivery makes distribution operations more expensive. This, because alternatively to distribute from a distribution center to a retailer, visits must be made to multiple geolocated customers and each of them demands a low cargo volume. If the home delivery is executed from the retailer, then both operations must be executed. We propose to integrate public transport infrastructure (e.g. buses and subway) into a walking based system of home delivery to reduce operation time. The operator of this system must design the routes of each delivery person to visit all customers in the shortest possible time considering a known itinerary of the public transport service. We have named this problem “Multiple Traveling Salesperson Problem integrated with a Public Transport Line” (mTSP-PTL)andformulated a mixed integer model without temporal dependency. For its resolution we have designed a heuristic solution algorithm based on a aproximation of the mTSP-PTLandalocal search algorithm in a variable neighbourhood. To obtain cuantitative results, we computed a study considering different scenarios of speeds and frequencies of the service for various customer locations. Results indicate that the potential savings in operating time can be up to 70% compared to an operation that does not use public transport. The greatest benefits are obtained when customers are geographically close to a public transport service station and for low geographical density scenarios.
Propuestas para desconfinar la espera en la salud pública
(Centro de Políticas Públicas UC, 2020) Bastías, Gabriel; Bedregal, Paula; Ferrer Ortiz, Juan Carlos; Fulgueiras, Mariana; Klapp Belmar, Mathias; Tello Escobar, Cristóbal
Relocalización dinámica de vehículos y staff para un servicio de car-sharing
(2020) Strobl Agrela, Diego; Giesen Encina, Ricardo; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Recientemente, los sistemas de transporte urbano basados en uso compartido (shared economies) han experimentado un significante crecimiento, guiados por la demanda de clientes a modos más flexibles y eficientes de movilizarse. Por esto, es común ver servicios de vehículos compartidos, como bicicletas (Mobike, Ofo), scooters (Lime, Bird) y automóviles (Zipcar, Shared Now, Car2go). Estudiamos la operación de un servicio de one way car-sharing (OWCS), cuyo propósito consiste en ofrecerle al cliente recoger y devolver un automóvil de la agencia que ofrece el servicio en dos lugares geográficos distintos y habilitados. Este tipo de servicios presenta grandes desafíos logísticos. Primero, es común observar patrones de asimetría espacial y temporal de la demanda, que producirán desbalances de los inventarios de vehículos geográficamente. Esto, puede generar pérdidas de demanda por estaciones vacías o exceso de devoluciones de vehículos en estacionamientos no habilitados (over-parking). Para evitar esto, los vehículos deben ser relocalizados dinámicamente durante la operación. Segundo, a diferencia de sistemas de bike/scooter-sharing, en los que es posible relocalizar múltiples vehículos en un sólo viaje, cada automóvil debe ser relocalizado por un conductor de la agencia, que a la vez, también debe ser relocalizado durante la operación. Formulamos un modelo de optimización dinámico que relocaliza conjuntamente vehículos y staff durante la operación. Además, proponemos y comparamos diferentes políticas online para el problema. Algunas de estas políticas son reactivas, otras anticipativas y otras incorporan ambos aspectos. Por ejemplo, una política basada en approximate dynamic programming (ADP) que estima una función de pérdida. El valor de las políticas es estimado computacionalmente mediante instancias simuladas en un experimento base y en el escenario con datos reales de la agencia chilena de OWCS, Awto. Finalmente, nuestra política basada en ADP presentó los mejores resultados, con respecto a las otras políticas, y mejoró el costo de no hacer en nada en un 48% en el escenario de Awto.Recientemente, los sistemas de transporte urbano basados en uso compartido (shared economies) han experimentado un significante crecimiento, guiados por la demanda de clientes a modos más flexibles y eficientes de movilizarse. Por esto, es común ver servicios de vehículos compartidos, como bicicletas (Mobike, Ofo), scooters (Lime, Bird) y automóviles (Zipcar, Shared Now, Car2go). Estudiamos la operación de un servicio de one way car-sharing (OWCS), cuyo propósito consiste en ofrecerle al cliente recoger y devolver un automóvil de la agencia que ofrece el servicio en dos lugares geográficos distintos y habilitados. Este tipo de servicios presenta grandes desafíos logísticos. Primero, es común observar patrones de asimetría espacial y temporal de la demanda, que producirán desbalances de los inventarios de vehículos geográficamente. Esto, puede generar pérdidas de demanda por estaciones vacías o exceso de devoluciones de vehículos en estacionamientos no habilitados (over-parking). Para evitar esto, los vehículos deben ser relocalizados dinámicamente durante la operación. Segundo, a diferencia de sistemas de bike/scooter-sharing, en los que es posible relocalizar múltiples vehículos en un sólo viaje, cada automóvil debe ser relocalizado por un conductor de la agencia, que a la vez, también debe ser relocalizado durante la operación. Formulamos un modelo de optimización dinámico que relocaliza conjuntamente vehículos y staff durante la operación. Además, proponemos y comparamos diferentes políticas online para el problema. Algunas de estas políticas son reactivas, otras anticipativas y otras incorporan ambos aspectos. Por ejemplo, una política basada en approximate dynamic programming (ADP) que estima una función de pérdida. El valor de las políticas es estimado computacionalmente mediante instancias simuladas en un experimento base y en el escenario con datos reales de la agencia chilena de OWCS, Awto. Finalmente, nuestra política basada en ADP presentó los mejores resultados, con respecto a las otras políticas, y mejoró el costo de no hacer en nada en un 48% en el escenario de Awto.
Request acceptance in same-day delivery
(2020) Klapp Belmar, Mathias; Erera, A. L.; Toriello, A.
Revenue management of customer delivery time offers in on-demand delivery systems
(2024) Mendieta Bustos, Diego; Klapp Belmar, Mathias; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Estudiamos decisiones de revenue management para sistemas de despacho a domicilio on-demand formulando el Problema de los Compradores Personales con Ofertas de Tiempo de Entrega. Consideramos una plataforma crowdsourced de despacho de alimentos que busca maximizar el número de clientes atendidos manteniendo una alta calidad de servicio al cliente. Diseñamos ofertas de ventanas de tiempo de entrega (VTE) para solicitudes dinámicas de clientes. Cuando un cliente ingresa una solicitud de despacho, la plataforma debe diseñar una VTE y ofrecérsela al cliente. Cada cliente acepta o rechaza la oferta de VTE segun sus propias preferencias. Las decisiones del cliente son modeladas utilizando un modelo logit parametrizado por la elasticidad deadline. Si el cliente acepta la oferta, la solicitud debe ser atendida lo mas puntalmente posible. Retrasos con respecto a la VTE conllevan penalizaciones que representan la insatisfacción del cliente. Si el cliente rechaza la oferta, la plataforma incurre en una penalización por pérdida de ingresos. El objetivo es diseñar políıticas de decisión inteligentes que construyan automáticamente ofertas de VTE y tomen decisiones de ruteo que minimicen los costos esperados. Formulamos el problema como un proceso de decisión de Markov y proponemos una política basada en Value Function Approximation entrenada offline. Probamos nuestra política en instancias simuladas y comparamos los resultados con una política de sentido común. Nuestro estudio computacional revela que nuestra política supera al benchmark en todas las instancias de test, logrando ahorros de hasta el 66% en algunas instancias. Ideas clave derivadas de nuestro estudio son que: estrategias de postposición son beneficiosas en entornos con clientes dispuestos a aceptar plazos más largos; políticas proactivas presentan mayores beneficios en entornos con alta estocasticidad en la disponibilidad futura de fuerza de trabajo; entornos con clientes con alta tolerancia a atrasos presentan oportunidades para aprovechar el trade-off entre maximizar el número de clientes atendidos y la calidad del servicio ofrecido a clientes.
The dynamic dispatch waves problem for same-day delivery
(2018) Klapp Belmar, Mathias; Erera, Alan L.; Toriello, Alejandro
The One-Dimensional Dynamic Dispatch Waves Problem
(2018) Klapp Belmar, Mathias; Erera, Alan L.; Toriello, Alejandro

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