Search

Un cliente queda satisfecho cuando se le ofrece todo lo que él espera encontrar y más, por tanto, la calidad es ante todo la satisfacción del cliente, la cual está ligada a las expectativas que éste tiene del servicio que se le brinde, donde las expectativas son generadas de acuerdo con las necesidades, los antecedentes, la publicidad y la imagen de la empresa, de modo que, se presenta satisfacción cuando el cliente percibe del servicio al menos lo que esperaba. Es decir, que tanto la competitividad de una empresa de servicios como la satisfacción del cliente están determinadas principalmente por la calidad del servicio prestado. En las instituciones de salud se evidencian inquietudes y molestias por parte de los usuarios por fallas en el servicio de atención, por esto se pretenden analizar las situaciones que se presentan en las líneas de espera de los servicios de afiliaciones, autorizaciones y prestaciones económicas de una entidad de salud, donde es posible determinar soluciones mediante técnicas de estudio que ofrece la investigación de operaciones como lo es la teoría de colas, la simulación y la optimización. Donde estas tres técnicas permiten solucionar la problemática de la entidad de forma independiente, ya que cada técnica tiene la suficiente robustez como para mejorar el sistema de prestación de servicio.

Un cliente queda satisfecho cuando se le ofrece todo lo que él espera encontrar y más, por tanto, la calidad es ante todo la satisfacción del cliente, la cual está ligada a las expectativas que éste tiene del servicio que se le brinde, donde las expectativas son generadas de acuerdo con las necesidades, los antecedentes, la publicidad y la imagen de la empresa, de modo que, se presenta satisfacción cuando el cliente percibe del servicio al menos lo que esperaba. Es decir, que tanto la competitividad de una empresa de servicios como la satisfacción del cliente están determinadas principalmente por la calidad del servicio prestado. En las instituciones de salud se evidencian inquietudes y molestias por parte de los usuarios por fallas en el servicio de atención, por esto se pretenden analizar las situaciones que se presentan en las líneas de espera de los servicios de afiliaciones, autorizaciones y prestaciones económicas de una entidad de salud, donde es posible determinar soluciones mediante técnicas de estudio que ofrece la investigación de operaciones como lo es la teoría de colas, la simulación y la optimización. Donde estas tres técnicas permiten solucionar la problemática de la entidad de forma independiente, ya que cada técnica tiene la suficiente robustez como para mejorar el sistema de prestación de servicio.

Un cliente queda satisfecho cuando se le ofrece todo lo que él espera encontrar y más, por tanto, la calidad es ante todo la satisfacción del cliente, la cual está ligada a las expectativas que éste tiene del servicio que se le brinde, donde las expectativas son generadas de acuerdo con las necesidades, los antecedentes, la publicidad y la imagen de la empresa, de modo que, se presenta satisfacción cuando el cliente percibe del servicio al menos lo que esperaba. Es decir, que tanto la competitividad de una empresa de servicios como la satisfacción del cliente están determinadas principalmente por la calidad del servicio prestado. En las instituciones de salud se evidencian inquietudes y molestias por parte de los usuarios por fallas en el servicio de atención, por esto se pretenden analizar las situaciones que se presentan en las líneas de espera de los servicios de afiliaciones, autorizaciones y prestaciones económicas de una entidad de salud, donde es posible determinar soluciones mediante técnicas de estudio que ofrece la investigación de operaciones como lo es la teoría de colas, la simulación y la optimización. Donde estas tres técnicas permiten solucionar la problemática de la entidad de forma independiente, ya que cada técnica tiene la suficiente robustez como para mejorar el sistema de prestación de servicio.

La regulación, invita a los OR a desarrollar una adecuada gestión con sus activos operacionales, para responder a los criterios de eficiencia y calidad en la prestación del servicio eléctrico. Para atender a esta presión se desarrolla un modelo matemático que permite, con el conocimiento del estado de los activos y el monto de inversión requerido en cada elemento, determinar el flujo óptimo de inversiones y el periodo en el que se deben realizar las intervenciones de reposición de activos, para encontrar financieramente la máxima utilidad operacional, convirtiéndose en una herramienta gerencial para la toma de decisiones, que unifica los criterios técnicos y financieros de las organizaciones.

La regulación, invita a los OR a desarrollar una adecuada gestión con sus activos operacionales, para responder a los criterios de eficiencia y calidad en la prestación del servicio eléctrico. Para atender a esta presión se desarrolla un modelo matemático que permite, con el conocimiento del estado de los activos y el monto de inversión requerido en cada elemento, determinar el flujo óptimo de inversiones y el periodo en el que se deben realizar las intervenciones de reposición de activos, para encontrar financieramente la máxima utilidad operacional, convirtiéndose en una herramienta gerencial para la toma de decisiones, que unifica los criterios técnicos y financieros de las organizaciones.

El presente trabajo expone la planeación, diseño, ejecución y validación de un sistema de formación por competencias en una asignatura del Programa de Ingeniería Industrial, donde se evalúa el impacto que dos metodologías de enseñanza (una basada en clases magistrales y otra basada en la lúdica seguida en el grupo de investigación GEIO), en el rendimiento académico de los estudiantes. Se toma como línea base una competencia específica del proyecto formativo Procesos Estocásticos. Esta investigación ilustra dos ejes fundamentales de análisis: uno basado en la aplicación del Diseño Experimental como herramienta estadística de validación, y otro enfocado hacia una propuesta de evaluación de un sistema de formación por competencias, de acuerdo con el nuevo esquema curricular en que trabaja el programa de Ingeniería Industrial. El planteamiento del Diseño Experimental incluyó la definición del problema de investigación: El sistema de Educación Superior en Colombia expone la necesidad de transformar las estrategias de enseñanza y de formación profesional en Ingeniería, para lograr un acercamiento a sistemas de aprendizaje significativo en los estudiantes del siglo XXI. Por tal razón se plantea un interrogante sobre cómo evaluar dos estrategias pedagógicas en el sistema de enseñanza de la Ingeniería Industrial de la Universidad Tecnológica de Pereira, valorando el rendimiento académico de sus estudiantes. En el proceso de planeación del Diseño Experimental incluyó la definición de la variable de respuesta, factores como Docente (factor de bloqueo), promedio académico durante la carrera (con niveles alto, medio y bajo), y metodología de enseñanza (en sus niveles tradicional y lúdica). El análisis de efectos principales y de varianzas (ANOVA) se convirtió en las herramientas de estudio principales dentro de la tipología de Diseño Factorial. Un análisis de evaluación de desempeño por competencias fue propuesto, de tal forma que se construyó una rúbrica de evaluación, además d

La regulación, invita a los OR a desarrollar una adecuada gestión con sus activos operacionales, para responder a los criterios de eficiencia y calidad en la prestación del servicio eléctrico. Para atender a esta presión se desarrolla un modelo matemático que permite, con el conocimiento del estado de los activos y el monto de inversión requerido en cada elemento, determinar el flujo óptimo de inversiones y el periodo en el que se deben realizar las intervenciones de reposición de activos, para encontrar financieramente la máxima utilidad operacional, convirtiéndose en una herramienta gerencial para la toma de decisiones, que unifica los criterios técnicos y financieros de las organizaciones.

En el presente trabajo de investigación se presenta un diseño metodológico para determinar el nivel de eficiencia del programa de Ingeniería Comercial de la Universidad Libre Seccional Pereira y así, establecer una serie de pasos sistémicos que permitan la evaluación de la eficiencia de los estudiantes y futuros egresados de una manera robusta y confiable. Lo primero que se realizó fue establecer los factores que están siendo requeridos de los egresados por parte de los empleadores de la región, y basados en éstos, se realiza un diagnóstico de cómo se encuentran los estudiantes de sexto a décimo semestre de Ingeniería Comercial en cada una de esas variables establecidas. Para la fase del diagnóstico se utilizó la herramienta matemática DEA (Data Envelopment Analysis), sirviendo como apoyo para generar estrategias sobre los factores que interactúan en el proceso de aprendizaje de los estudiantes del programa de Ingeniería comercial, tales como: La metodología en el desarrollo de los contenidos programáticos, la didáctica aplicada, el modelo de enseñanza, las actividades de aprendizaje, la evaluación, la comunicación y la interacción que se da al interior del aula de clase.

El ruteo de vehículos corresponde a un tipo de problemas combinatoriales que en la medida en que se pretenda obtener la o las rutas optimas que permitan atender completamente un conjunto de clientes determinado, el problema se vuelve muy complicado computacionalmente, de forma que para un número de clientes mayor a 20 con una sola ruta se tiene 20!/2 combinaciones posibles como se indica en [1], es decir 12x1017 combinaciones, siendo esto casi imposible de resolver computacionalmente con los métodos exactos existentes, los cuales resuelven el problema por medio del modelado matemático, es decir buscando cada una de las combinaciones posibles y teniendo en cuenta cada una de las restricciones del problema. Las restricciones en los modelos matemáticos enmarcan aspectos tales como la capacidad de los vehículos, el visitar a un cliente a la vez, la satisfacción de la demanda que requiere cada cliente, entre otros aspectos propios del problema de acuerdo con la aplicación. En el caso de problemas de ruteamiento reales y que contengan instancias de gran tamaño, existen diferentes métodos de solución como son los algoritmos heurísticos y metaheurísticos, los cuales por medio de iteraciones lógicas permiten obtener soluciones óptimas o cercanas al óptimo en determinados casos. Por otra parte cuando el problema es aplicado a la realidad genera otro tipo de restricciones adicionales como puede ser el tiempo en que se debe entregar un producto, la capacidad de carga de los vehículos, el número de vehículos, factores ambientales, factores de tráfico, entre muchos otros. Tal es el caso del ruteo de vehículos con dependencia del tiempo, en el que el tiempo de salida del vehículo determina el costo de la ruta, puesto que según la hora en que se realice el recorrido, se tendrá mayor o menor tráfico, lo que conlleva a elevar el costo no solo por distancia recorrida, sino por el tiempo que se gasta el vehículo en recorrer la ruta. Para esto se propone resolver el problema de ruteo de

El presente trabajo expone la planeación, diseño, ejecución y validación de un sistema de formación por competencias en una asignatura del Programa de Ingeniería Industrial, donde se evalúa el impacto que dos metodologías de enseñanza (una basada en clases magistrales y otra basada en la lúdica seguida en el grupo de investigación GEIO), en el rendimiento académico de los estudiantes. Se toma como línea base una competencia específica del proyecto formativo Procesos Estocásticos. Esta investigación ilustra dos ejes fundamentales de análisis: uno basado en la aplicación del Diseño Experimental como herramienta estadística de validación, y otro enfocado hacia una propuesta de evaluación de un sistema de formación por competencias, de acuerdo con el nuevo esquema curricular en que trabaja el programa de Ingeniería Industrial. El planteamiento del Diseño Experimental incluyó la definición del problema de investigación: El sistema de Educación Superior en Colombia expone la necesidad de transformar las estrategias de enseñanza y de formación profesional en Ingeniería, para lograr un acercamiento a sistemas de aprendizaje significativo en los estudiantes del siglo XXI. Por tal razón se plantea un interrogante sobre cómo evaluar dos estrategias pedagógicas en el sistema de enseñanza de la Ingeniería Industrial de la Universidad Tecnológica de Pereira, valorando el rendimiento académico de sus estudiantes. En el proceso de planeación del Diseño Experimental incluyó la definición de la variable de respuesta, factores como Docente (factor de bloqueo), promedio académico durante la carrera (con niveles alto, medio y bajo), y metodología de enseñanza (en sus niveles tradicional y lúdica). El análisis de efectos principales y de varianzas (ANOVA) se convirtió en las herramientas de estudio principales dentro de la tipología de Diseño Factorial. Un análisis de evaluación de desempeño por competencias fue propuesto, de tal forma que se construyó una rúbrica de evaluación, además d

En el presente trabajo de investigación se presenta un diseño metodológico para determinar el nivel de eficiencia del programa de Ingeniería Comercial de la Universidad Libre Seccional Pereira y así, establecer una serie de pasos sistémicos que permitan la evaluación de la eficiencia de los estudiantes y futuros egresados de una manera robusta y confiable. Lo primero que se realizó fue establecer los factores que están siendo requeridos de los egresados por parte de los empleadores de la región, y basados en éstos, se realiza un diagnóstico de cómo se encuentran los estudiantes de sexto a décimo semestre de Ingeniería Comercial en cada una de esas variables establecidas. Para la fase del diagnóstico se utilizó la herramienta matemática DEA (Data Envelopment Analysis), sirviendo como apoyo para generar estrategias sobre los factores que interactúan en el proceso de aprendizaje de los estudiantes del programa de Ingeniería comercial, tales como: La metodología en el desarrollo de los contenidos programáticos, la didáctica aplicada, el modelo de enseñanza, las actividades de aprendizaje, la evaluación, la comunicación y la interacción que se da al interior del aula de clase.

Se realizó un modelo de programación lineal entera para optimizar los costos asociados al plan de nutrición anual de la comuna del río Otún en la ciudad de Pereira sometida a restricciones de disponibilidad de recursos y limitantes de la contratación del Plan. Este modelo se subdividió en dos subploblemas: el primero busca la disminución de los costos de alimentación de acuerdo al tipo de necesidad nutricional y el segundo busca realizar la mejor asignación de horarios de elaboración de dichas raciones. Al resolver este modelo utilizando el software GAMS se obtuvo una disminución en el costo total del programa del 13%.

Se realizó un modelo de programación lineal entera para optimizar los costos asociados al plan de nutrición anual de la comuna del río Otún en la ciudad de Pereira sometida a restricciones de disponibilidad de recursos y limitantes de la contratación del Plan. Este modelo se subdividió en dos subploblemas: el primero busca la disminución de los costos de alimentación de acuerdo al tipo de necesidad nutricional y el segundo busca realizar la mejor asignación de horarios de elaboración de dichas raciones. Al resolver este modelo utilizando el software GAMS se obtuvo una disminución en el costo total del programa del 13%.

En el presente trabajo de investigación se presenta un diseño metodológico para determinar el nivel de eficiencia del programa de Ingeniería Comercial de la Universidad Libre Seccional Pereira y así, establecer una serie de pasos sistémicos que permitan la evaluación de la eficiencia de los estudiantes y futuros egresados de una manera robusta y confiable. Lo primero que se realizó fue establecer los factores que están siendo requeridos de los egresados por parte de los empleadores de la región, y basados en éstos, se realiza un diagnóstico de cómo se encuentran los estudiantes de sexto a décimo semestre de Ingeniería Comercial en cada una de esas variables establecidas. Para la fase del diagnóstico se utilizó la herramienta matemática DEA (Data Envelopment Analysis), sirviendo como apoyo para generar estrategias sobre los factores que interactúan en el proceso de aprendizaje de los estudiantes del programa de Ingeniería comercial, tales como: La metodología en el desarrollo de los contenidos programáticos, la didáctica aplicada, el modelo de enseñanza, las actividades de aprendizaje, la evaluación, la comunicación y la interacción que se da al interior del aula de clase.

Se realizó un modelo de programación lineal entera para optimizar los costos asociados al plan de nutrición anual de la comuna del río Otún en la ciudad de Pereira sometida a restricciones de disponibilidad de recursos y limitantes de la contratación del Plan. Este modelo se subdividió en dos subploblemas: el primero busca la disminución de los costos de alimentación de acuerdo al tipo de necesidad nutricional y el segundo busca realizar la mejor asignación de horarios de elaboración de dichas raciones. Al resolver este modelo utilizando el software GAMS se obtuvo una disminución en el costo total del programa del 13%.

El presente trabajo expone la planeación, diseño, ejecución y validación de un sistema de formación por competencias en una asignatura del Programa de Ingeniería Industrial, donde se evalúa el impacto que dos metodologías de enseñanza (una basada en clases magistrales y otra basada en la lúdica seguida en el grupo de investigación GEIO), en el rendimiento académico de los estudiantes. Se toma como línea base una competencia específica del proyecto formativo Procesos Estocásticos. Esta investigación ilustra dos ejes fundamentales de análisis: uno basado en la aplicación del Diseño Experimental como herramienta estadística de validación, y otro enfocado hacia una propuesta de evaluación de un sistema de formación por competencias, de acuerdo con el nuevo esquema curricular en que trabaja el programa de Ingeniería Industrial. El planteamiento del Diseño Experimental incluyó la definición del problema de investigación: El sistema de Educación Superior en Colombia expone la necesidad de transformar las estrategias de enseñanza y de formación profesional en Ingeniería, para lograr un acercamiento a sistemas de aprendizaje significativo en los estudiantes del siglo XXI. Por tal razón se plantea un interrogante sobre cómo evaluar dos estrategias pedagógicas en el sistema de enseñanza de la Ingeniería Industrial de la Universidad Tecnológica de Pereira, valorando el rendimiento académico de sus estudiantes. En el proceso de planeación del Diseño Experimental incluyó la definición de la variable de respuesta, factores como Docente (factor de bloqueo), promedio académico durante la carrera (con niveles alto, medio y bajo), y metodología de enseñanza (en sus niveles tradicional y lúdica). El análisis de efectos principales y de varianzas (ANOVA) se convirtió en las herramientas de estudio principales dentro de la tipología de Diseño Factorial. Un análisis de evaluación de desempeño por competencias fue propuesto, de tal forma que se construyó una rúbrica de evaluación, además d

El ruteo de vehículos corresponde a un tipo de problemas combinatoriales que en la medida en que se pretenda obtener la o las rutas optimas que permitan atender completamente un conjunto de clientes determinado, el problema se vuelve muy complicado computacionalmente, de forma que para un número de clientes mayor a 20 con una sola ruta se tiene 20!/2 combinaciones posibles como se indica en [1], es decir 12x1017 combinaciones, siendo esto casi imposible de resolver computacionalmente con los métodos exactos existentes, los cuales resuelven el problema por medio del modelado matemático, es decir buscando cada una de las combinaciones posibles y teniendo en cuenta cada una de las restricciones del problema. Las restricciones en los modelos matemáticos enmarcan aspectos tales como la capacidad de los vehículos, el visitar a un cliente a la vez, la satisfacción de la demanda que requiere cada cliente, entre otros aspectos propios del problema de acuerdo con la aplicación. En el caso de problemas de ruteamiento reales y que contengan instancias de gran tamaño, existen diferentes métodos de solución como son los algoritmos heurísticos y metaheurísticos, los cuales por medio de iteraciones lógicas permiten obtener soluciones óptimas o cercanas al óptimo en determinados casos. Por otra parte cuando el problema es aplicado a la realidad genera otro tipo de restricciones adicionales como puede ser el tiempo en que se debe entregar un producto, la capacidad de carga de los vehículos, el número de vehículos, factores ambientales, factores de tráfico, entre muchos otros. Tal es el caso del ruteo de vehículos con dependencia del tiempo, en el que el tiempo de salida del vehículo determina el costo de la ruta, puesto que según la hora en que se realice el recorrido, se tendrá mayor o menor tráfico, lo que conlleva a elevar el costo no solo por distancia recorrida, sino por el tiempo que se gasta el vehículo en recorrer la ruta. Para esto se propone resolver el problema de ruteo de

El ruteo de vehículos corresponde a un tipo de problemas combinatoriales que en la medida en que se pretenda obtener la o las rutas optimas que permitan atender completamente un conjunto de clientes determinado, el problema se vuelve muy complicado computacionalmente, de forma que para un número de clientes mayor a 20 con una sola ruta se tiene 20!/2 combinaciones posibles como se indica en [1], es decir 12x1017 combinaciones, siendo esto casi imposible de resolver computacionalmente con los métodos exactos existentes, los cuales resuelven el problema por medio del modelado matemático, es decir buscando cada una de las combinaciones posibles y teniendo en cuenta cada una de las restricciones del problema. Las restricciones en los modelos matemáticos enmarcan aspectos tales como la capacidad de los vehículos, el visitar a un cliente a la vez, la satisfacción de la demanda que requiere cada cliente, entre otros aspectos propios del problema de acuerdo con la aplicación. En el caso de problemas de ruteamiento reales y que contengan instancias de gran tamaño, existen diferentes métodos de solución como son los algoritmos heurísticos y metaheurísticos, los cuales por medio de iteraciones lógicas permiten obtener soluciones óptimas o cercanas al óptimo en determinados casos. Por otra parte cuando el problema es aplicado a la realidad genera otro tipo de restricciones adicionales como puede ser el tiempo en que se debe entregar un producto, la capacidad de carga de los vehículos, el número de vehículos, factores ambientales, factores de tráfico, entre muchos otros. Tal es el caso del ruteo de vehículos con dependencia del tiempo, en el que el tiempo de salida del vehículo determina el costo de la ruta, puesto que según la hora en que se realice el recorrido, se tendrá mayor o menor tráfico, lo que conlleva a elevar el costo no solo por distancia recorrida, sino por el tiempo que se gasta el vehículo en recorrer la ruta. Para esto se propone resolver el problema de ruteo de

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático y una técnica meta heurística que se presenta como alternativa al modelo exacto. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas. De esta manera los participantes llegan a inferir posibles soluciones factibles de buena calidad que serán comparadas con los resultados del modelo matemático. El problema se aborda a través de un juego compuesto de tres fases: 1. Fase cualitativa: donde los participantes van a seleccionar un grupo inicial de localizaciones factibles divididas en estratos a partir de un conjunto de criterios a ser analizados en grupo. Los resultados serán procesados mediante la técnica AHP. 2. Fase cuantitativa: En esta etapa se inicia con el estrato seleccionado en la primera fase y a partir de una búsqueda no estructurada los participantes intentaran encontrar un posible sitio ¿óptimo¿ de localización contando con una información de proveedores, clientes y un mapa de referencia. Se plantea luego el modelo matemático y se comparan los resultados con los valores obtenidos por los participantes.

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático y una técnica meta heurística que se presenta como alternativa al modelo exacto. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas. De esta manera los participantes llegan a inferir posibles soluciones factibles de buena calidad que serán comparadas con los resultados del modelo matemático. El problema se aborda a través de un juego compuesto de tres fases: 1. Fase cualitativa: donde los participantes van a seleccionar un grupo inicial de localizaciones factibles divididas en estratos a partir de un conjunto de criterios a ser analizados en grupo. Los resultados serán procesados mediante la técnica AHP. 2. Fase cuantitativa: En esta etapa se inicia con el estrato seleccionado en la primera fase y a partir de una búsqueda no estructurada los participantes intentaran encontrar un posible sitio ¿óptimo¿ de localización contando con una información de proveedores, clientes y un mapa de referencia. Se plantea luego el modelo matemático y se comparan los resultados con los valores obtenidos por los participantes.

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático y una técnica meta heurística que se presenta como alternativa al modelo exacto. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas. De esta manera los participantes llegan a inferir posibles soluciones factibles de buena calidad que serán comparadas con los resultados del modelo matemático. El problema se aborda a través de un juego compuesto de tres fases: 1. Fase cualitativa: donde los participantes van a seleccionar un grupo inicial de localizaciones factibles divididas en estratos a partir de un conjunto de criterios a ser analizados en grupo. Los resultados serán procesados mediante la técnica AHP. 2. Fase cuantitativa: En esta etapa se inicia con el estrato seleccionado en la primera fase y a partir de una búsqueda no estructurada los participantes intentaran encontrar un posible sitio ¿óptimo¿ de localización contando con una información de proveedores, clientes y un mapa de referencia. Se plantea luego el modelo matemático y se comparan los resultados con los valores obtenidos por los participantes.

Por empaquetamiento de rectángulos se entiende una clase de problemas de corte y empaquetado con variadas aplicaciones en la Industria. Uno de los problemas más conocidos de esta clase es el de empaquetado rectangular bi-dimensional tipo guillotina cuyo propósito es obtener una configuración que maximice el área utilizada. Dada su dificultad y su gran aplicabilidad, existe un creciente interés en disponer de procedimientos eficaces y eficientes para resolver este problema. En este trabajo, se hace un recorrido por el estado del arte tanto en el planteamiento del modelo matemático, la codificación del problema y las técnicas de solución. Se presentan tres modelos matemáticos implementados de acuerdo a igual número de codificaciones propuestas adaptadas al algoritmo genético modificado de Chu-Beasley, algoritmo de Búsqueda tabú y un algoritmo híbrido de búsqueda en vecindario variable, recocido simulado y técnicas constructivas. Se comparan las respuestas obtenidas con base a la función objetivo y el porcentaje de uso del área disponible sobre diferentes casos de prueba de la literatura especializada.

Por empaquetamiento de rectángulos se entiende una clase de problemas de corte y empaquetado con variadas aplicaciones en la Industria. Uno de los problemas más conocidos de esta clase es el de empaquetado rectangular bi-dimensional tipo guillotina cuyo propósito es obtener una configuración que maximice el área utilizada. Dada su dificultad y su gran aplicabilidad, existe un creciente interés en disponer de procedimientos eficaces y eficientes para resolver este problema. En este trabajo, se hace un recorrido por el estado del arte tanto en el planteamiento del modelo matemático, la codificación del problema y las técnicas de solución. Se presentan tres modelos matemáticos implementados de acuerdo a igual número de codificaciones propuestas adaptadas al algoritmo genético modificado de Chu-Beasley, algoritmo de Búsqueda tabú y un algoritmo híbrido de búsqueda en vecindario variable, recocido simulado y técnicas constructivas. Se comparan las respuestas obtenidas con base a la función objetivo y el porcentaje de uso del área disponible sobre diferentes casos de prueba de la literatura especializada.

Por empaquetamiento de rectángulos se entiende una clase de problemas de corte y empaquetado con variadas aplicaciones en la Industria. Uno de los problemas más conocidos de esta clase es el de empaquetado rectangular bi-dimensional tipo guillotina cuyo propósito es obtener una configuración que maximice el área utilizada. Dada su dificultad y su gran aplicabilidad, existe un creciente interés en disponer de procedimientos eficaces y eficientes para resolver este problema. En este trabajo, se hace un recorrido por el estado del arte tanto en el planteamiento del modelo matemático, la codificación del problema y las técnicas de solución. Se presentan tres modelos matemáticos implementados de acuerdo a igual número de codificaciones propuestas adaptadas al algoritmo genético modificado de Chu-Beasley, algoritmo de Búsqueda tabú y un algoritmo híbrido de búsqueda en vecindario variable, recocido simulado y técnicas constructivas. Se comparan las respuestas obtenidas con base a la función objetivo y el porcentaje de uso del área disponible sobre diferentes casos de prueba de la literatura especializada.