Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución

Autores
Fernández, Enrique Domingo
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Marenco, Javier
Descripción
Se presenta el problema de producción y distribución de un producto que se utiliza para neutralizar el efecto que produce un agente sobre un cultivo. Se plantea un modelo de optimización lineal entera mixta estocástica para planificar la producción necesaria y el procedimiento de distribución, cubriendo un horizonte temporal anual segmentado en semanas en una región geográfica extensa. Un plan óptimo de producción y distribución depende de la demanda del producto, la cual es, esencialmente no determinista. Se simula esta demanda sobre la base de un mecanismo de generación de escenarios, cada uno de los cuales tiene asociada una probabilidad de ocurrencia. Estos escenarios se generan mediante mecanismos de Montecarlo, de simulación de dispersión geográfica y conceptos de dinámica de poblaciones mediante la utilización de las ecuaciones de Lotka-Volterra. Todas las heurísticas son comparadas entre sí, con la solución óptima de la relajación lineal y contra la solución hallada por el paquete CPLEX con un tiempo de cómputo limitado.
The problem of production and distribution of a product used to neutralize the effect of an agent on a crop is presented. A stochastic mixed integer linear optimization model is proposed to plan the necessary production and the distribution procedure, covering an annual time horizon segmented into weeks in a large geographic region. An optimal production and distribution plan depends on the demand for the product, which is essentially non-deterministic. This demand is simulated on the basis of a scenario generation mechanism, each of which has an associated probability of occurrence. These scenarios are generated by Monte Carlo mechanisms, geographic dispersion simulation and population dynamics concepts using the Lotka-Volterra equations. All heuristics are compared with each other, with the optimal solution of the linear relaxation and against the solution found by the CPLEX package with a limited computation time.
É apresentado o problema de produção e distribuição de um produto que serve para neutralizar o efeito que um agente produz sobre uma cultura. Um modelo estocástico de otimização linear inteira mista é proposto para planejar o procedimento necessário de produção e distribuição, cobrindo um horizonte de tempo anual segmentado em semanas em uma extensa região geográfica. Um plano ideal de produção e distribuição depende da procura do produto, que é essencialmente não determinística. Essa demanda é simulada com base em um mecanismo de geração de cenários, cada um deles com uma probabilidade de ocorrência associada. Esses cenários são gerados através de mecanismos de Monte Carlo, simulação de dispersão geográfica e conceitos de dinâmica populacional através do uso das equações de Lotka-Volterra. Todas as heurísticas são comparadas entre si, com a solução ótima de relaxação linear e com a solução encontrada pelo pacote CPLEX com tempo de computação limitado.
Fil: Fernández, Enrique Domingo. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.
Materia
Optimización entera mixta
Heurísticas
Optimización estocástica
Cadena de suministro
Otimização de números inteiros mistos
Heurísticas
Otimização estocástica
Cadeia de suprimentos
Mixed integer optimization
Heuristics
Stochastic optimization
Supply chain
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional UNGS
Institución
Universidad Nacional de General Sarmiento
OAI Identificador
oai:repositorio.ungs.edu.ar:UNGS/2129

id RIUNGS_7731caeebe599d3c903b18445d0b3900
oai_identifier_str oai:repositorio.ungs.edu.ar:UNGS/2129
network_acronym_str RIUNGS
repository_id_str
network_name_str Repositorio Institucional UNGS
spelling Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribuciónFernández, Enrique DomingoOptimización entera mixtaHeurísticasOptimización estocásticaCadena de suministroOtimização de números inteiros mistosHeurísticasOtimização estocásticaCadeia de suprimentosMixed integer optimizationHeuristicsStochastic optimizationSupply chainSe presenta el problema de producción y distribución de un producto que se utiliza para neutralizar el efecto que produce un agente sobre un cultivo. Se plantea un modelo de optimización lineal entera mixta estocástica para planificar la producción necesaria y el procedimiento de distribución, cubriendo un horizonte temporal anual segmentado en semanas en una región geográfica extensa. Un plan óptimo de producción y distribución depende de la demanda del producto, la cual es, esencialmente no determinista. Se simula esta demanda sobre la base de un mecanismo de generación de escenarios, cada uno de los cuales tiene asociada una probabilidad de ocurrencia. Estos escenarios se generan mediante mecanismos de Montecarlo, de simulación de dispersión geográfica y conceptos de dinámica de poblaciones mediante la utilización de las ecuaciones de Lotka-Volterra. Todas las heurísticas son comparadas entre sí, con la solución óptima de la relajación lineal y contra la solución hallada por el paquete CPLEX con un tiempo de cómputo limitado.The problem of production and distribution of a product used to neutralize the effect of an agent on a crop is presented. A stochastic mixed integer linear optimization model is proposed to plan the necessary production and the distribution procedure, covering an annual time horizon segmented into weeks in a large geographic region. An optimal production and distribution plan depends on the demand for the product, which is essentially non-deterministic. This demand is simulated on the basis of a scenario generation mechanism, each of which has an associated probability of occurrence. These scenarios are generated by Monte Carlo mechanisms, geographic dispersion simulation and population dynamics concepts using the Lotka-Volterra equations. All heuristics are compared with each other, with the optimal solution of the linear relaxation and against the solution found by the CPLEX package with a limited computation time.É apresentado o problema de produção e distribuição de um produto que serve para neutralizar o efeito que um agente produz sobre uma cultura. Um modelo estocástico de otimização linear inteira mista é proposto para planejar o procedimento necessário de produção e distribuição, cobrindo um horizonte de tempo anual segmentado em semanas em uma extensa região geográfica. Um plano ideal de produção e distribuição depende da procura do produto, que é essencialmente não determinística. Essa demanda é simulada com base em um mecanismo de geração de cenários, cada um deles com uma probabilidade de ocorrência associada. Esses cenários são gerados através de mecanismos de Monte Carlo, simulação de dispersão geográfica e conceitos de dinâmica populacional através do uso das equações de Lotka-Volterra. Todas as heurísticas são comparadas entre si, com a solução ótima de relaxação linear e com a solução encontrada pelo pacote CPLEX com tempo de computação limitado.Fil: Fernández, Enrique Domingo. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.Universidad Nacional de General SarmientoMarenco, Javier2024-72025-03-11T15:38:43Z2025-03-11T15:38:43Z2024-7info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdf341 p.application/pdfFernández, E. D. (2024). Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución. [Tesis de doctorado]. Los Polvorines, Argentina : Universidad Nacional de General Sarmiento.http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/2129spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/reponame:Repositorio Institucional UNGSinstname:Universidad Nacional de General Sarmiento2025-09-29T15:02:02Zoai:repositorio.ungs.edu.ar:UNGS/2129instacron:UNGSInstitucionalhttp://repositorio.ungs.edu.ar:8080/Universidad públicahttps://www.ungs.edu.ar/http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/oaiubyd@campus.ungs.edu.arArgentinaopendoar:2025-09-29 15:02:02.915Repositorio Institucional UNGS - Universidad Nacional de General Sarmientofalse
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
title Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
spellingShingle Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
Fernández, Enrique Domingo
Optimización entera mixta
Heurísticas
Optimización estocástica
Cadena de suministro
Otimização de números inteiros mistos
Heurísticas
Otimização estocástica
Cadeia de suprimentos
Mixed integer optimization
Heuristics
Stochastic optimization
Supply chain
title_short Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
title_full Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
title_fullStr Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
title_full_unstemmed Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
title_sort Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución
dc.creator.none.fl_str_mv Fernández, Enrique Domingo
author Fernández, Enrique Domingo
author_facet Fernández, Enrique Domingo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Marenco, Javier
dc.subject.none.fl_str_mv Optimización entera mixta
Heurísticas
Optimización estocástica
Cadena de suministro
Otimização de números inteiros mistos
Heurísticas
Otimização estocástica
Cadeia de suprimentos
Mixed integer optimization
Heuristics
Stochastic optimization
Supply chain
topic Optimización entera mixta
Heurísticas
Optimización estocástica
Cadena de suministro
Otimização de números inteiros mistos
Heurísticas
Otimização estocástica
Cadeia de suprimentos
Mixed integer optimization
Heuristics
Stochastic optimization
Supply chain
dc.description.none.fl_txt_mv Se presenta el problema de producción y distribución de un producto que se utiliza para neutralizar el efecto que produce un agente sobre un cultivo. Se plantea un modelo de optimización lineal entera mixta estocástica para planificar la producción necesaria y el procedimiento de distribución, cubriendo un horizonte temporal anual segmentado en semanas en una región geográfica extensa. Un plan óptimo de producción y distribución depende de la demanda del producto, la cual es, esencialmente no determinista. Se simula esta demanda sobre la base de un mecanismo de generación de escenarios, cada uno de los cuales tiene asociada una probabilidad de ocurrencia. Estos escenarios se generan mediante mecanismos de Montecarlo, de simulación de dispersión geográfica y conceptos de dinámica de poblaciones mediante la utilización de las ecuaciones de Lotka-Volterra. Todas las heurísticas son comparadas entre sí, con la solución óptima de la relajación lineal y contra la solución hallada por el paquete CPLEX con un tiempo de cómputo limitado.
The problem of production and distribution of a product used to neutralize the effect of an agent on a crop is presented. A stochastic mixed integer linear optimization model is proposed to plan the necessary production and the distribution procedure, covering an annual time horizon segmented into weeks in a large geographic region. An optimal production and distribution plan depends on the demand for the product, which is essentially non-deterministic. This demand is simulated on the basis of a scenario generation mechanism, each of which has an associated probability of occurrence. These scenarios are generated by Monte Carlo mechanisms, geographic dispersion simulation and population dynamics concepts using the Lotka-Volterra equations. All heuristics are compared with each other, with the optimal solution of the linear relaxation and against the solution found by the CPLEX package with a limited computation time.
É apresentado o problema de produção e distribuição de um produto que serve para neutralizar o efeito que um agente produz sobre uma cultura. Um modelo estocástico de otimização linear inteira mista é proposto para planejar o procedimento necessário de produção e distribuição, cobrindo um horizonte de tempo anual segmentado em semanas em uma extensa região geográfica. Um plano ideal de produção e distribuição depende da procura do produto, que é essencialmente não determinística. Essa demanda é simulada com base em um mecanismo de geração de cenários, cada um deles com uma probabilidade de ocorrência associada. Esses cenários são gerados através de mecanismos de Monte Carlo, simulação de dispersão geográfica e conceitos de dinâmica populacional através do uso das equações de Lotka-Volterra. Todas as heurísticas são comparadas entre si, com a solução ótima de relaxação linear e com a solução encontrada pelo pacote CPLEX com tempo de computação limitado.
Fil: Fernández, Enrique Domingo. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina.
description Se presenta el problema de producción y distribución de un producto que se utiliza para neutralizar el efecto que produce un agente sobre un cultivo. Se plantea un modelo de optimización lineal entera mixta estocástica para planificar la producción necesaria y el procedimiento de distribución, cubriendo un horizonte temporal anual segmentado en semanas en una región geográfica extensa. Un plan óptimo de producción y distribución depende de la demanda del producto, la cual es, esencialmente no determinista. Se simula esta demanda sobre la base de un mecanismo de generación de escenarios, cada uno de los cuales tiene asociada una probabilidad de ocurrencia. Estos escenarios se generan mediante mecanismos de Montecarlo, de simulación de dispersión geográfica y conceptos de dinámica de poblaciones mediante la utilización de las ecuaciones de Lotka-Volterra. Todas las heurísticas son comparadas entre sí, con la solución óptima de la relajación lineal y contra la solución hallada por el paquete CPLEX con un tiempo de cómputo limitado.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2024-7
2024-7
2025-03-11T15:38:43Z
2025-03-11T15:38:43Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Fernández, E. D. (2024). Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución. [Tesis de doctorado]. Los Polvorines, Argentina : Universidad Nacional de General Sarmiento.
http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/2129
identifier_str_mv Fernández, E. D. (2024). Algoritmos heurísticos para un modelo de optimización estocástica de planificación de la producción y distribución. [Tesis de doctorado]. Los Polvorines, Argentina : Universidad Nacional de General Sarmiento.
url http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/2129
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
341 p.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de General Sarmiento
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de General Sarmiento
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional UNGS
instname:Universidad Nacional de General Sarmiento
reponame_str Repositorio Institucional UNGS
collection Repositorio Institucional UNGS
instname_str Universidad Nacional de General Sarmiento
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UNGS - Universidad Nacional de General Sarmiento
repository.mail.fl_str_mv ubyd@campus.ungs.edu.ar
_version_ 1844623312810934272
score 12.559606