Herramientas de programación matemática para mejorar la gestión pública y privada

• Autores: Faillace Mullen, Nazareno Ángel
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Durán, Ricardo Guillermo
• Materia: PROGRAMACION LINEAL ENTERA MIXTA; MIXED GENERAL ROUTING PROBLEM; ASYMMETRIC TRAVELLING SALESMAN PROBLEM; VARIABLE NEIGHBOURHOOD SEARCH; RECOLECCION DE RESIDUOS MUNICIPALES; HEURISTICAS; RUTEO DE VEHICULOS; UNRELATED PARALLEL MACHINE PROBLEM; PLANIFICACION DE HORARIOS; OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO; MIXED-INTEGER LINEAR PROGRAMMING; MIXED GENERAL ROUTING PROBLEM; ASYMMETRIC TRAVELLING SALESMAN PROBLEM; VARIABLE NEIGHBOURHOOD SEARCH; MUNICIPAL WASTE COLLECTION; HEURISTICS; VEHICLE ROUTING; UNRELATED PARALLEL MACHINE PROBLEM; SCHEDULING; MULTIOBJETIVE OPTIMIZATION
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Los problemas de optimización combinatoria basados en instancias reales suelen presentar grandes desafíos por la numerosa cantidad de restricciones presentes. En esta tesis desarrollamos modelos matemáticos para abordar dos problemas, motivados por casos de estudio reales: logística en recolección de residuos en la gestión pública y planificación de producción en el ámbito privado. La gestión eficiente de residuos urbanos tiene un importante impacto ambiental y económico. Utilizando como caso de estudio a los partidos bonaerenses de Berazategui y de Quilmes, desarrollamos herramientas para optimizar la recolección de residuos. Los objetivos principales son reducir el impacto ambiental, mejorar la calidad del servicio y de las condiciones laborales mediante la distribución equitativa de trabajo entre los recolectores y el diseño de recorridos eficientes. Enfocamos el problema de encontrar rutas óptimas como el Mixed General Routing Problem with Turn Penalties, el cual es un problema NP-Hard. Para hallar soluciones eficientes en tiempo razonable, desarrollamos un método basado en el Asymmetrical Travelling Salesman Problem y lo resolvemos con Programación Lineal Entera Mixta. Con respecto a la zonificación, proponemos dos enfoques de solución con el objetivo de lograr una mejor distribución en el trabajo: por un lado, una heurística greedy que construye una nueva zonificación y, por el otro, algoritmos basados en Steepest-Ascent Hill Climbing, Simulated Annealing y Variable Neighbourhood Search que modifican la zonificación existente. En Berazategui, logramos una reducción del 22, 6 % en la distancia promedio recorrida y una disminución del 69, 9 % en la disparidad de carga laboral, mientras que en Quilmes la mejora ha sido del 10,93 % y de 47 %, respectivamente. Con respecto a la planificación de producción, analizamos el Unrelated Parallel Machine Problem tomando como caso de estudio una fábrica de cerramientos de botellas. Se trata de un problema multiobjetivo: minimizar la demora en la finalización de los trabajos, la sobre producción y el tiempo de inactividad de las máquinas. Debido a la complejidad del problema, lo dividimos en etapas y empleamos Programación Lineal Entera Mixta para resolverlas. En la primera, una minimización lexicográfica asigna los moldes a las máquinas; en la segunda, corregimos los tiempos de parada de la máquina para cambios de molde; y en la tercera, diferenciamos los productos para cada molde. Presentamos resultados para instancias de hasta 100 trabajos y una comparación entre el resultado de nuestro modelo y la planificación manual realizada por el personal de la fábrica para una instancia real, mostrando una disminución del 100 % y del 84,5 % en la demora en la entrega y en la sobreproducción, respectivamente, manteniendo nulo tiempo de inactividad de las máquinas.
Combinatorial optimization problems based on real-world instances often pre-sent significant challenges due to the numerous constraints involved. In this thesis, we develop mathematical models to address two problems, motivated by real-world case studies: waste collection logistics in public management and production planning in the private sector. Efficient urban waste management has a significant environmental and economic impact. Using the municipalities of Berazategui and Quilmes as case studies, we developed tools to optimize waste collection. The main objectives are to reduce environmental impact, improve service quality, and enhance working conditions by achieving a fairer distribution of work among collection crews and designing efficient routes. We formulate the routing problem as a Mixed General Routing Problem with Turn Penalties , which is NP-Hard. To obtain efficient solutions within reasonable computational times, we propose a method based on the Asymmetric Travelling Salesman Problem , solved through Mixed-Integer Linear Programming (MILP). For the zoning problem, we propose two approaches aimed at improving workload distribution: a greedy heuristic that generates new zones, and metaheuristic algorithms— Steepest-Ascent Hill Climbing, Simulated Annealing, and Variable Neighbourhood Search —that modify existing ones. In Berazategui, we achieved a 22.6 % reduction in the average distance traveled and a 69,9 % decrease in workload imbalance, while in Quilmes, the improvements were 10,93 % and over 47 %, respectively. Regarding production planning, we analyze the Unrelated Parallel Machine Problem, using a bottle closures manufacturing facility as a case study. This is a multi-objective problem: minimizing job completion delay, overproduction, and machine idle time. Due to its complexity, we divide the problem into stages and solve them using MILP. The first stage applies a lexicographic minimization to assign molds to machines; the second adjusts downtime for mold changes; and the third differentiates products by mold. We present results for instances with up to 100 jobs and compare our model’s output to the manual scheduling performed at the factory for a real instance, demonstrating significant improvements across the defined objectives: a 100 % and a 84,5 % reduction in job completion delay and overproduction, respectively, while keeping a null machine idle time.
Fil: Faillace Mullen, Nazareno Ángel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.