Diseño y desarrollo de un sistema holístico a través de técnicas de simulación y optimización integradas aplicado a la planificación táctica de operaciones forestales - Broz, Diego Ricardo (2015)
El uso de productos forestales está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana, por lo que se requieren métodos eficientes para la gestión de los mismos. La programación matemática es una de las más potentes herramientas para la toma de decisiones en la gestión de recursos. En este trabajo, se propone un modelo de gestión forestal basado en Programación por Metas Extendida con el objetivo de definir un plan de cosecha óptimo a base de un enfoque multiproducto en un entorno multiplanta, atendiendo cuestiones económicas, ambientales, silviculturales y físicas. Para el testeo se planteó un sistema integral, conformado por la componente forestal y la industrial. Se estudiaron distintos escenarios, en función al peso de los enfoques del modelo. La gestión forestal basada en multiproducto permite establecer un plan con mayor precisión en comparación al enfoque mediante volumen total, además se encontró que la tasa de descuento del valor actual afecta significativamente el programa de cosecha y el valor presente. Debido al rol crucial de esta tasa y que la misma está sujeta a incertidumbre, se propuso un modelo de Programación por Metas Extendida Estocástica de dos etapas en la que la tasa de descuento se ajusta en función al Índice de Precios al Consumidor histórico de la Argentina. En este nuevo enfoque los resultados no varían sustancialmente, lo que indica que el primer modelo es bastante robusto. Finalmente, se desarrolló un modelo monobjetivo para la gestión de operaciones en un entorno de programación mixta entera. El objetivo fue minimizar los costos de abastecimiento de madera para un conjunto de industrias forestales en un horizonte de planificación anual. Este problema se resuelve en el contexto de dos escenarios, por un lado, con un número de frentes de cosecha constante y, por el otro, con un número variable. El primero exigió mucho más recurso computacional que el segundo, produciendo planes con costes ligeramente inferiores. En estos modelos la variable crítica es el costo de transporte.