{"id":986,"date":"2018-06-04T08:59:27","date_gmt":"2018-06-04T11:59:27","guid":{"rendered":"http:\/\/157.92.27.101\/?p=986"},"modified":"2022-03-29T10:40:15","modified_gmt":"2022-03-29T13:40:15","slug":"una-combinacion-perfecta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/una-combinacion-perfecta\/","title":{"rendered":"Una combinaci\u00f3n perfecta"},"content":{"rendered":"

Actualmente el grupo de Investigaci\u00f3n Operativa y Optimizaci\u00f3n Combinatoria del ICC desarrolla modelos matem\u00e1ticos y metodolog\u00edas de c\u00f3mputo que puedan ofrecer una soluci\u00f3n concreta a problemas reales de optimizaci\u00f3n (en la industria, los servicios, la log\u00edstica y distribuci\u00f3n de las empresas).<\/strong><\/em><\/p>\n

Imaginemos el siguiente problema: un comerciante quiere recorrer varias ciudades del pa\u00eds para vender su mercader\u00eda y necesita construir un itinerario que pase por cada una de las ciudades una sola vez, y que termine en el mismo lugar inicial, pero con la particularidad de que sea el camino m\u00e1s barato. Siempre puede ir de una ciudad hacia otra, en cualquier direcci\u00f3n, y conoce la distancia que hay entre cualquier par de ciudades y el costo de recorrerla.<\/span><\/p>\n

Aunque pueda parecer simple, el problema del viajante de comercio<\/strong> fue planteado hace m\u00e1s de 80 a\u00f1os como un problema cl\u00e1sico de la ciencia y a\u00fan no est\u00e1 resuelto. A medida que se incrementa la cantidad de ciudades y las restricciones para ir de una a otra (horarios, distancias, costos, conexi\u00f3n entre ciudades, etc.) se genera una infinidad de itinerarios posibles volviendo compleja la b\u00fasqueda de una soluci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Ahora bien, \u00bfc\u00f3mo se abordan este tipo de problemas? A trav\u00e9s de la Optimizaci\u00f3n Combinatoria<\/strong> donde confluyen disciplinas como la matem\u00e1tica discreta, la investigaci\u00f3n operativa y la teor\u00eda de algoritmos.<\/span><\/p>\n

En este contexto, el grupo de Investigaci\u00f3n Operativa y Optimizaci\u00f3n Combinatoria del ICC trabaja arduamente en desarrollar modelos matem\u00e1ticos y metodolog\u00edas de c\u00f3mputo que puedan ofrecer una soluci\u00f3n concreta a problemas reales de optimizaci\u00f3n (en la industria, los servicios, la log\u00edstica y distribuci\u00f3n de las empresas). Al mismo tiempo, los investigadores se centran en la resoluci\u00f3n de desaf\u00edos matem\u00e1ticos y computacionales que se transformen en aportes fundamentales para hacer avanzar la disciplina.<\/span><\/p>\n

En el grupo se trabaja con problemas definidos como \u201ccomputacionalmente dif\u00edciles\u201d (<\/span>NP Hard<\/span><\/i>), lo cual implica que no se conocen hasta el momento algoritmos eficientes que logren encontrar una soluci\u00f3n en un tiempo razonable para cualquier instancia.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Como investigador uno va corriendo el techo de los problemas que puede resolver por dos cuestiones fundamentales. Por un lado, las computadoras son cada vez m\u00e1s r\u00e1pidas, pero fundamentalmente por la propuesta de \u00a0nuevos algoritmos que resulten capaces de resolver problemas de mayor tama\u00f1o o muestren un mejor comportamiento en determinada clase de instancias\u201d,<\/span><\/i> puntualiza Isabel M\u00e9ndez D\u00edaz<\/strong>, investigadora del ICC e integrante del grupo.<\/span><\/p>\n

La investigadora comenta que existen avances logrados desde la teor\u00eda poliedral, utilizando modelos de programaci\u00f3n lineal entera con los que se ha podido sortear algunas de estas dificultades, encontrando soluciones para problemas tanto cl\u00e1sicos como nuevos.<\/span><\/p>\n

M\u00e9ndez D\u00edaz co-dirige junto a Irene Loiseau y \u00a0Paula Zabala (investigadoras del ICC) diversos proyectos de ruteo de veh\u00edculos y distribuci\u00f3n \u00f3ptima de recursos, cuyo foco consiste en relevar un problema espec\u00edfico de una empresa y encontrar la mejor soluci\u00f3n dentro de un conjunto finito de posibilidades. Como \u201cmejor soluci\u00f3n\u201d puede entenderse, por ejemplo, reducir los costos de transporte, asignar recursos con mayor eficiencia o realizar la tarea lo m\u00e1s r\u00e1pido posible, entre otros. En este tipo de proyectos participan otros investigadores y becarios del grupo, que contribuyen a afianzar el trabajo en equipo y a generar publicaciones cient\u00edficas sobre la resoluci\u00f3n del problema en cuesti\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Desde hace a\u00f1os los investigadores reciben solicitudes de empresas que se contactan con la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales porque necesitan un asesoramiento t\u00e9cnico-cient\u00edfico por parte de profesionales <\/span>altamente calificados. Uno de los proyectos que surgi\u00f3 a partir de estos pedidos ha sido el de Tsu Cosm\u00e9ticos, <\/span>una marca argentina de productos de belleza que tiene m\u00e1s de 40 a\u00f1os en el mercado.<\/span><\/p>\n

Actualmente la empresa posee un dep\u00f3sito central de mercader\u00edas en Buenos Aires y distribuye a trav\u00e9s de un tercero (flete) los productos a distintos dep\u00f3sitos intermedios localizados en diferentes zonas del pa\u00eds. Para ello un grupo de vendedores por cat\u00e1logo env\u00eda una vez cada 15 d\u00edas los pedidos de sus clientes (evento denominado \u201ccampa\u00f1a\u201d). Esto implica que desde el dep\u00f3sito central tiene que salir la mercader\u00eda a cada dep\u00f3sito intermedio para que le llegue a los revendedores en tiempo y forma y puedan entregarla a sus clientes lo antes posible. La compa\u00f1\u00eda encargada de la distribuci\u00f3n cobra un costo fijo por el servicio m\u00e1s un costo variable de acuerdo a la cantidad de kil\u00f3metros que deben recorrer para llegar al dep\u00f3sito de cada zona. Entonces el objetivo esencial del problema es minimizar los costos de env\u00edo.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Hemos elaborado un software de optimizaci\u00f3n que considera las diversas restricciones que tiene Tsu Cosm\u00e9ticos al momento de distribuir sus mercader\u00edas: horarios y ubicaci\u00f3n de cada uno de los dep\u00f3sitos, horarios de distribuci\u00f3n, capacidad de almacenamiento y l\u00edmite de l\u00edneas de carga simult\u00e1neas, entre otras restricciones<\/span><\/i>\u201d, explica M\u00e9ndez D\u00edaz. Y comenta c\u00f3mo fue la elaboraci\u00f3n del producto final. \u201c<\/span>Consultando la literatura disponible sobre el problema y agregando nuevos aportes propios, logramos generar una metodolog\u00eda para optimizar la diagramaci\u00f3n de las entregas y de ese modo reducir los costos de env\u00edo. Ya entregamos el software y est\u00e1 en funcionamiento en la empresa<\/span><\/i>\u201d.<\/span><\/p>\n

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\"\"La investigadora y doctora en ciencias de la computaci\u00f3n argumenta que si bien la interacci\u00f3n con los directivos de cada empresa es compleja, porque es necesario \u201c<\/span>hablar un lenguaje en com\u00fan sobre el problema<\/span><\/i>\u201d, el feedback que suelen tener es muy positivo: \u201c<\/span>al implementar un producto de optimizaci\u00f3n, los responsables del proceso suelen quedar muy satisfechos, no s\u00f3lo por el ahorro que pueden lograr, sino tambi\u00e9n por el orden que obtienen al lograr sistematizar su operatoria<\/span><\/i>\u201d<\/span>, <\/span><\/i>concluye.<\/span><\/p>\n

Siguiendo estos lineamientos, el grupo de Investigaci\u00f3n Operativa ya ha desarrollado otros proyectos de transferencia tecnol\u00f3gica para la Universidad de San Andr\u00e9s, Rapipago, Despegar.com, Aerol\u00edneas Argentinas y Amanco Argentina.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>

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