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La optimización binivel consiste en cambiar el paradigma de optimización tradicional, donde un solo agente selecciona su objetivo. Su principal aporte es lograr considerar la interacción que existe entre las decisiones que toman dos tipos de agentes: un líder y un seguidor. En este artículo se exploran posibles campos de aplicación de la optimización binivel, en particular como apoyo a la toma de decisiones en la planeación y control de operaciones e inventarios. Se presenta una visión general de las características de esta técnica y diferentes contextos prácticos en los cuales se ha utilizado. Finalmente, se hace énfasis en la importancia de esta técnica para el desarrollo de investigación aplicada en temas de programación de operaciones, gestión de inventarios y gestión de la cadena de abastecimiento, con nuevas perspectivas para desarrollo de trabajos en este campo., Bilevel optimization consists on reevaluating the paradigm imposed by traditional optimization approaches where a single agent decides the goal to be reached. The main contribution of this new approach is to make a more accurate modelling of the interaction between decisions made by two types of agents: the leader and the follower. In this paper, potential fields of application for bilevel optimization models are discussed, especially those associated to decision-making tools for operations and inventory management. A general overview of this modelling technique is presented and different practical applications are analyzed. Finally, special focus is given to the potential benefits this technique can provide to applied research in fields such as operations scheduling, inventory management, and supply chain management problems., Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. carlosr.ruiz@escuelaing.edu.co - william.guerrero@escuelaing.edu.co - sonia.jaimes@escuelaing.edu.co - angelica.sarmiento@escuelaing.edu.co

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Colombia, conforme al factor calidad y considerando las tendencias de vanguardia en el ámbito de innovación en ingeniería, desarrollo en la segunda parte de esté congreso, el software inteligente y convergencia tecnológica, Raspberry PI dispositivo apuntador utilizando Open CV, Procesar imágenes identificando maleza en cultivos, también plataformas tecnológicas en enseñanza en la automatización industrial, implementación de JAX-RS, arquitectura soportada en sistemas inteligentes con control de aprendizaje interactivo, modelado del efecto de alineación estática en prótesis transtibiales en redes neuronales, desarrollo e implementación robótica industrial, modelos en la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas por celular, además, sistemas de autocuidado para el monitoreo en la infraestructura tecnológica distribuida, modelado de elementos 3D trabajos basados en redes difusas, lógica modal de comunicación en sistemas multiagentes, sistemas de adquisición de datos en procesos agroindustriales, herramientas diagnostica en ergonomía aplicada en puesto de trabajo uso de música colombiana en estudiantes colombianos con BCI, sin olvidar, el método automático en morfología digital de hojas tropicales en Colombia, simulación de radiopropagación en red LTE en banda de dividendo digital, desarrollo de plataformas con inteligencia artificial, Cloud computing una oportunidad para las mipymes en Colombia, ontología en la construcción de indicadores en un sistema de soporte con identificador de vulnerabilidad, Nano y biotecnología para generar energía, modelo de optimización del programa para intercambio de riñones, adicionalmente, la tendencia en redes y banda ancha, aplicación de algoritmo genético en nuevos productos, control de maleza en la productividad de cultivo, tecnología de la información para la asignación de turnos de enfermería, antenas fractales en nanoestructuradas, y por último, Brokering servicios multiplataforma con accesibilidad de profesores y estudiantes a contenido educativo gratis. (Redacción propia). II. Software Inteligente y Convergencia Tecnológica. Raspberry Pi como dispositivo apuntador utilizando OpenCV e integrales proyectivas. Procesamiento de imágenes para identificación de malezas en cultivos. Plataforma tecnológica para la enseñanza y la simulación de procesos en automatización industrial. Comparación de implementaciones JAX-RS. Arquitectura distribuida soportada en sistemas inteligentes difusos para el seguimiento del aprendizaje en entornos interactivos. Modelado del efecto de la alineación estática de prótesis transtibiales aplicando redes neuronales. Diseño, desarrollo e implementación de la robótica industrial. Modelos para la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas en interiores en frecuencias de comunicación celular. Sistema de autocuidado basado en un enfoque de multiagentes para el monitoreo y la corrección de problemas en una infraestructura tecnológica distribuida. Modelado de elementos 3D: de Solidworks a Matlab. Construcción de activos de trabajo basados en conocimiento con redes difusas. Lógica modal en la formalización de comunicación en sistemas multiagentes. Sistemas de adquisición de datos en redes convergentes aplicados en procesos de agroindustria. Herramienta diagnóstica para la evaluación ergonómica del puesto de trabajo. El uso de música colombiana para evaluar el sentido de pertenencia en estudiantes colombianos con BCI. Un método automático para la caracterización morfológica digital de hojas tropicales de Colombia. Simulación de radiopropagación para el diseño de una red LTE en la banda del dividendo digital. Marco conceptual para el desarrollo de plataformas de enseñanza y aprendizaje basadas en inteligencia artificial. Cloud computing, una oportunidad para apalancar la cadena de valor de las mipymes en Colombia. Ontología para la construcción de indicadores de un sistema de soporte a las decisiones para la identificación del índice de vulnerabilidad territorial. Nano y biotecnología para la generación de energía (proyectos Universidad Católica). Modelo de optimización del programa de intercambio de riñones con múltiples etapas. Tendencias en redes y servicios de banda ancha. Aplicación de algoritmos genéticos al diseño de nuevos productos. El control de malezas como elemento significativo en la productividad de cultivos. Tecnologías de la información para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería. Antenas fractales nanoestructuradas y estudiantes a contenidos educativos gratuitos.

92 páginas El Problema de Ruteo de Vehículos (VRP – por su sigla en inglés) es uno de los problemas de optimización combinatoria más estudiados en las últimas décadas. Este consiste en determinar un conjunto de rutas para una flota de vehículos que parte de uno o más depósitos para satisfacer la demanda de clientes dispersos geográficamente. El enfoque tradicionalmente utilizado ha sido la optimización de un solo objetivo; sin embargo, en la realidad organizacional optimizar más de un objetivo permite la toma de decisiones con una visión de negocio más integral. El presente trabajo estudia el problema de ruteo de vehículos bajo un enfoque multi-objetivo, en el cual se incorpora además de la minimización de la distancia, el balance de carga como objetivo de optimización. Al hacer una exhaustiva revisión de la literatura del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo se evidenció que el balance de carga es un objetivo que se ha estudiado poco y en la mayoría de los trabajos analizados, se ha considerado el balance de carga desde la perspectiva de la longitud de las rutas. Como consecuencia, en este trabajo se definió el balance de carga como la diferencia de carga entre los vehículos con mayor y menor cantidad de producto a transportar hacia los clientes. Para la caracterización del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo, mono-depósito con balance de cargas, se desarrolló un modelo de programación entera mixta el cual se implementó en GAMS y se probó con las primeras siete instancias de Augerat et al. (1998) obteniendo resultados prometedores tanto en el enfoque mono-objetivo como en el multi-objetivo. Por otra parte, teniendo en cuenta la complejidad del problema estudiado, se desarrolló un algoritmo de Búsqueda Tabú con tamaños de lista tabú fija y dependiente del número de nodos, el cual se probó con todas las instancias de Augerat et al.

This paper studies a real-life course timetabling and classroom assignment problem found at Universidad de La Sabana, Colombia. The problem is characterized and modeled using integer linear programming. Because of its complexity in the number of decision variables and constraints, a hierarchical two-phase solution approach is proposed: course timetabling firstly, and classroom assignment, secondly. The approach is validated using real data from the first semester of year 2012. Results show that the proposed approach obtains a better utilization of classrooms satisfying both hard and soft constraints of the original problem. A sensitivity analysis is finally carried out, in which it was possible to verify the possibility of reducing both the number of classrooms to be assigned and the number of course groups. Both analyses allow an increase in teaching resource availability and a reduction of total cost., Este artículo considera el problema real de programación de horarios de clases universitarias y asignación de salones en la Universidad de La Sabana, Colombia. El problema es caracterizado y modelado empleando programación lineal entera. Debido a su alta complejidad en el número de variables de decisión y de restricciones, se propone un enfoque de solución secuencial de dos fases: primero, asignación de horarios a las materias, y segundo, asignación de salones. Este método de resolución es validado empleando datos reales del primer semestre académico de 2012. Los resultados muestran que el enfoque propuesto permite obtener una mejor utilización de los salones, al mismo tiempo que se satisfacen las restricciones duras y blandas del problema original. Se realiza también un análisis de sensibilidad con el cual fue posible verificar la posibilidad de reducir tanto el número de salones que se van a asignar como el número de grupos de cada materia. Ambos análisis incrementan la disponibilidad de los recursos docentes y reducen los costos de la programación.

El presente artículo expone un modelo matemático basado en programación binaria que resuelve el problema de asignación de horarios universitarios para el programa de ingeniería industrial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, se analizan dos escenarios enfocados a mitigar el contagio de COVID-19 en la presencialidad; el primero busca equilibrar el número de cursos a dictar en cada una de las franjas disponibles a lo largo del día y, el segundo pretende optimizar el número de profesores requeridos para dictar las materias que se encuentran consignadas en el plan de estudios 8 del programa mencionado anteriormente, en cada uno de los escenarios se analizaron la ocupación de los profesores, el número de cursos en cada franja horaria, utilización de los 21 salones y la ocupación de los días a lo largo de la semana, y finalmente se sugieren algunas alternativas para mejorar la programación de los horarios teniendo en cuenta medidas de bioseguridad., This article presents a mathematical model based on binary programming that solves the collage scheduling problem in the industrial engineering career of Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. In this paper two alternatives are analyzed and approached to mitigate the contagion of COVID-19 in the face-to-face; the first alternative seeks to balance the number of courses to be taught in each of the available slots throughout the day and, the second alternative seeks to optimize the number of teachers required to teach the subjects that are listed in the syllabus 8 of the career mentioned above, in each of the alternatives the occupation of teachers, the number of courses in each time slot, the use of the 21 classrooms and the occupation of the days throughout the week were analyzed, and lastly, authors suggest some recommendations to improve the class scheduling taking into account biosafety measures., Pregrado, Ingeniero(a) Industrial

El diseño de la operación de transporte para estudiantes tiene retos importantes, específicamente en el norte de la ciudad de Bogotá se presenta una agrupación significativa de colegios y existe una única vía que conecta esta zona de colegios con las zonas residenciales. Como es natural, la congestión vehicular es elevada, generando largos tiempos de espera en los buses para los niños, altos costos de operación para los colegios, y problemas de movilidad en la ciudad. Este trabajo busca estimar los impactos de implementación de una estrategia de cooperación entre operadores logísticos de transporte escolar, a través de un modelo matemático de programación entera mixta, con el fin de encontrar el diseño óptimo de rutas de buses escolares para una red con la tipología que describe el sistema vial que conecta diferentes zonas residenciales con los colegios del norte de la ciudad de Bogotá, Colombia. El modelo matemático que se desarrolla incluye la secuencia ordenada de los buses en el nodo que representa el paso por la autopista (nodo que comunica los hogares de los estudiantes con los centros educativos), de tal forma que se contribuya a la disminución de la congestión vehicular de esta zona, al generar una planeación y programación óptima de rutas. Se definen dos modelos de programación entera mixta: rutas independientes (estudiantes de diferentes colegios no pueden compartir bus) y rutas compartidas (estudiantes de diferentes colegios pueden compartir bus). Estos modelos buscan minimizar el costo total de la operación utilizando una flota de buses homogénea que permita satisfacer los requerimientos de los colegios. Se presentan los resultados de ambos modelos (Single Load y Mixed Load) con los dos métodos propuestos (exacto y heurístico) y se realiza un análisis comparativo de los mismos., The transport operation design for students has important challenges. This is the case of the north of the city of Bogotá, where an important cluster of schools is located in the same zone, but there is only one road that connects these school zones to residential zones. For this reason, the traffic congestion is high, which generates long travel times of students in a bus, high operation costs for schools, and mobility problems for the city. This paper seeks to estimate the implementation impacts of a cooperative strategy among logistic operators of school transportation by using a mixed integer programming mathematical model, to find the optimal design of school routes on a network with the topology that describes the road system that connects different residential zones with schools in the north of the city of Bogotá, Colombia. The proposed mathematical model includes the scheduling of the buses in the main highway (the only road connects students’ homes with schools in the city), to contribute to the reduction of the vehicular congestion in this zone by generating an optimal planning and scheduling of routes. Two strategies are compared using optimization models: mixed loads strategy, where students from different schools share buses; and single loads strategies, where students from different schools that cannot share buses. These models seek to minimize the total operation costs by using a homogenous fleet of buses that satisfy schools requirements. Furthermore, the results of the two models (exact and heuristic method) are presented, and also a comparative analysis of the mentioned models is shown., Maestría, Magíster en Ingeniería Industrial

Se proponen tres formulaciones matemáticas basadas en programación entera y un método heurístico basado en búsqueda local iterativa para solucionar el problema de asignación de turnos de enfermería en un hospital teniendo en cuenta el desgaste sufrido por las enfermeras debido a jornadas continuas de trabajo, así como por variaciones en los turnos asignados durante días consecutivos. Se considera un conjunto homogéneo de enfermeras que deben ser programadas en un conjunto de turnos definidos: Mañana, tarde, y Noche, cada uno de 8 horas, o a un descanso de 24h. La planeación se hace para un conjunto finito de días y se considera la prevención del desgaste laboral de las enfermeras procurando asignar turnos de forma constante y así permitirle al personal regular sus ciclos de sueño. Adicionalmente, se obliga la prohibición de jornadas laborales de más de tres días consecutivos y se busca minimizar las violaciones a un conjunto preestablecido de políticas institucionales de los hospitales que son deseables, pero no obligatorias. Estas incluyen la programación de un porcentaje mínimo de personal a cada turno por periodo para garantizar un buen nivel de servicio. Se compara el desempeño de los enfoques propuestos en un conjunto de 500 instancias generadas aleatoriamente con hasta 500 enfermeras y 7 días de planeación. Los resultados obtenidos muestran que uno de los modelos matemáticos tiene mejor desempeño que los otros y el método heurístico es competitivo dado que encuentra soluciones con un gap a optimalidad promedio de 7% en 0,3s., Three mathematical models based on integer programming and a heuristic method based on iterated local search are proposed to solve the nurse scheduling problem for a hospital taking into account the burnout suffered by nurses caused by continuous working hours and variations in the assigned shifts during consecutive working days. A homogeneous set of nurses must be scheduled on a set of 8 hours working shifts: Morning, Afternoon and Night, or a 24 h “day-off”. The planning is performed for a finite number of days and it prevents the burnout of nurses by trying to schedule constant shifts and thus, the staff is able to regulate the sleep cycles. In addition, nurses are limited to work up to three days in a roll. The objective function is to minimize violations of a preset set of institutional policies of hospitals that are desirable, but not mandatory. These include scheduling a minimum percentage of nurses per shift per period to ensure a good service level. the performance of the proposed approaches is compared on a set of 500 randomly generated instances with up to 500 nurses and 7 days. Results show that one of the mathematical models has better performance than the others and the heuristic method is competitive since it finds solutions with an optimality gap of 7% computed in 0.3s, Maestría, Magíster en Ingeniería Industrial