Browsing by Author "Vega Hidalgo, Mauricio Maximiliano"
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Item Modelamiento estocástico y solución para el scheduling de proyectos de investigación en bases antárticas chilenas.(Universidad de Concepción, 2026) Vega Hidalgo, Mauricio Maximiliano; Pradenas Rojas, Lorena del Carmen; Parada Daza, VíctorEsta tesis desarrolla un marco integrado de modelamiento y resolución para apoyar la toma de decisiones en la planificación de expediciones científicas en la Antártica chilena, abordando de forma conjunta la selección y la programación de proyectos bajo restricciones logísticas extremas, recursos renovables distribuidos por base, relaciones de precedencia y tiempos de traslado interbase. El trabajo se estructura en dos ejes: (i) el Problema de Selección y Programación de Proyecots de Investigación en Múltiples Bases Antárticas (RPSAP, por sus siglas en ingles) determinístico, formulado como un modelo de programación lineal entera mixta que maximiza el beneficio neto (ingresos menos costos de recursos), y (ii) su extensión estocástica de dos etapas, RPSAP estocástico (SRPSAP, por sus siglas en inglés), donde la primera etapa decide la selección y la segunda calendariza por escenario frente a incertidumbre en la duración de proyectos y con incorporación de ventanas temporales. Para el RPSAP se proponen y evalúan metaheurísticas iterated local search (ILS), variable neigborhood search (VNS) y simulated annealing (SA) en 480 instancias, observándose un patrón consistente: ILS tiende a liderar en calidad y SA en rapidez, con ventajas claras en escalas medianas y grandes respecto de enfoques exactos. Para el SRPSAP se diseña un método de descomposición integer L-shaped (IL-S) con estructura maestro–subproblemas, un esquema híbrido IL-S+SA que aproxima las soluciones de segunda etapa mediante SA para acelerar las iteraciones, y una alternativa SA para el problema estocástico (SA-SP) basada en list-scheduling como solucionador directo o mecanismo de inicialización. La validación empírica incluye la adaptación de 36 instancias para el caso estocástico, lo que permite comparar enfoques exactos, metaheurísticos y de descomposición bajo condiciones controladas. En síntesis, los modelos exactos resultan adecuados como referencia y para instancias pequeñas, mientras que la obtención de planes oportunos en escalas realistas requiere estrategias metaheurísticas e híbridas.Item Optimización para la selección y programación de proyectos de investigación científica en la Antártica .(Universidad de Concepción, 2018) Vega Hidalgo, Mauricio Maximiliano; Pradenas Rojas, Lorena del CarmenEn el presente trabajo se aborda el problema de selección y programación de proyectos de investigación científica en la Antártica, con el objetivo de maximizar el número de proyectos seleccionados. En Chile, el Instituto Antártico Chileno (INACH) es el organismo público a cargo de esta tarea. Se desarrolla un modelo de programación lineal entera para representar el problema. Este modelo es implementado en CPLEX. Dado que el problema es NP-difícil, también se propone una heurística sencilla, que entrega una solución factible en un tiempo computacional razonable. La heurística es implementada en MATLAB. Basados en la literatura, y con los datos proporcionados por INACH, se generan un conjunto de 36 instancias de prueba. Los resultados de la heurística son comparados con los resultados del modelo, en forma general para las 36 instancias. Para una instancia en particular, se muestra la selección y programación de proyectos generada por el modelo y por la heurística.