FRCU - Grupos de Investigación
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Item Planificación estratégica de plantaciones dendroenergéticas para la cadena de suministro de la biomasa forestal(Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa. Universidad Nacional de La Plata., 2024-08-26) Anselmino, Agustina; Piedra-Giménez, Frank; Novas, Juan Matías; Rodríguez, María Analía; Dondo, Rodolfo Gabriel; Cóccola, Mariana EvangelinaEste trabajo presenta un modelo matemático lineal entero mixto (MILP) diseñado para apoyar la planificación estratégica de la cadena de suministro de bioenergías y/o biocombustibles, considerando la implantación y manejo de plantaciones dendroenergéticas. El modelo propuesto incluye decisiones relacionadas a la planificación forestal, la recolección y transporte de la biomasa, la conversión de esta en bioenergía y/o biocombustibles, así como la inyección de energía a la red y/o la venta y distribución de pellets a los mercados. El objetivo es maximizar el Valor Actual Neto (VAN) a lo largo de un horizonte de planificación de 20 años. La efectividad y utilidad del modelo se demuestran mediante la resolución de un caso de estudio que considera la infraestructura asociada con la actividad foresto-industrial en la provincia de Entre Ríos.Item Diseño y planificación de la cadena de suministro de la biomasa forestal para la producción de bioenergía y biocombustibles(Universidad Tecnológica Nacional. Secretaría de Planeamiento Académico y Posgrado., 2024-10-09) Anselmino, AgustinaEste trabajo aborda la problemática en la cadena de suministro (CS) de la biomasa forestal para su conversión en bioenergía y/o biocombustibles, considerando como fuentes de materia prima no solo a los subproductos obtenidos en la industrialización primaria de la madera, sino también contemplando el establecimiento de plantaciones dendroenergéticas. Se propone un modelo matemático lineal entero mixto (MILP) como apoyo al proceso de toma de decisiones para el diseño y la planificación estratégica de operaciones en la CS. El modelo de optimización incluye decisiones sobre la planificación forestal, la recolección y transporte de la biomasa, su conversión en bioenergía y/o biocombustibles, así como la venta de energía eléctrica y térmica, incluyendo el autoabastecimiento cuando sea aplicable, y la distribución de pellets a los mercados. El objetivo es maximizar el Valor Presente Neto (VPN) en un horizonte de planificación de 20 años. La herramienta de optimización se aplica en un caso de estudio que considera la infraestructura asociada con la actividad foresto-industrial en la provincia de Entre Ríos.Item Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligenica computacional y análisis de datos(Red de Universidades con Carreras en Informática, 2021-04) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Chichi, Manuel; Hoet, Leonardo Alfonso; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovani Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella CeciliaLa adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.Item Toma de decisiones multicriterio en problemas de la ingeniería de software utilizando computación blanda(Red de Universidades con Carreras en Informática, 2020-05) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Chichi, Manuel; Gabioud, María Luján; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella CeciliaLa Ingeniería de Software (IS) como la aplicación de un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable al desarrollo, operación y mantenimiento de software. Sin embargo, la adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software, particularmente en la Argentina. Dos carencias que pueden explicar esto son, por un lado, la falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas relativos a la IS, y por otro, la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas carencias. Para esta tarea se propone la utilización de técnicas comprendidas en lo que se conoce como computación blanda (soft computing), dentro de las cuales se encuentran la Teoría de Conjuntos Difusos, las Redenes Neuronales y los métodos de Búsqueda Heurística y Metaheurística. La soft computing es capaz de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.Item Planificación de Actividades Logísticas en Cadenas de suministros con modelos computacionales para el desarrollo de la industria forestal en la región(2023-05-11) Cedaro, Karina Elizabeth; Navas, Laura Evangelina; Jairala, María JoséEntre los factores más importantes que afectan la competitividad de una industria figuran los costos de producción y distribución, la calidad de los productos ofrecidos, la capacidad de provisión y el cuidado del medio ambiente. Esto convierte a la planificación logística en una actividad clave para la gestión eficiente de operaciones en cadenas de suministros, a través de un desarrollo sustentable. Dicha afirmación cobra aún más importancia en la industria forestal, un sector productivo que en nuestro país se ve fuertemente afectado por la baja competitividad asociada a los altos costos en logística y transporte por infraestructura inadecuada. Cerrar la brecha entre las prácticas de operación aplicadas en la actualidad y las mejores prácticas logísticas podría significar una gran oportunidad para mejorar la capacidad operativa de las industrias, otorgando un valioso impulso a su competitividad. De esta manera, el presente busca desarrollar modelos computacionales avanzados para la gestión de operaciones en cadenas de suministros a través de la creación de técnicas híbridas y sistemáticas de optimización y/o simulación. Se pondrá especial énfasis sobre la cadena de valor foresto industrial, considerando las condiciones sobre las que se desarrolla la actividad en nuestra región.Item Diseño óptimo de cadena de suministro para la producción de biocombustibles a partir de biomasa forestal(2022-09-21) Anselmino, Agustina; González, Matías; Cóccola, Mariana EvangelinaEste trabajo presenta un modelo matemático lineal entero mixto (MILP) para dar soporte a la planeación y el desarrollo de la cadena de suministro de biocombustibles en la provincia de Entre Ríos, a partir de la reutilización de los subproductos que se generan en las distintas etapas de la industrialización de la madera. El objetivo es maximizar el Valor Presente Neto sobre un horizonte de planificación de 20 años. La aplicabilidad y utilidad del modelo de optimización se demuestran a partir de la resolución de un caso de estudio que considera la infraestructura sobre la que se desarrolla la actividad foresto-industrial en nuestro país.Item Optimización de la confiabilidad en sistemas de distribución eléctrica de media tensión : modelos basados en dinámica posibilística e hiperheurística multiobjetivo(2017-11) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEl presente trabajo aborda el problema de optimización de la confiabilidad, conforme los indicadores establecidos regulatoriamente, en los Sistemas de Distribución Energía Eléctrica de Media Tensión (SDEE MT). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, el enfoque del problema se centra en la ubicación óptima de equipos de seccionamiento/protección (sp), aspecto de mayor impacto en el diseño confiable. Desde la perspectiva clásica, se considera la ubicación de un único tipo de equipo (sp) en distintos tramos, tomando como objetivo la minimización de la Energía No Suministrada (ENS) ante fallas del SDEE MT. En primer término, el costo de la ENS es establecido regulatoriamente, lo cual implica una monetización carente de bases teórico/metodológicas sólidas. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Clásica (PDC). Un enfoque más complejo, no fija externamente el costo de la ENS sino que le permite evolucionar dependiendo de la estructura datos-representación del SDEE MT. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Posibilística (PDP) y al costo resultante de la ENS se lo refiere como Costo Intrínseco. Pero este método colapsa cuando se tienen distintos tipos de equipos sp. Por tal motivo, se propone como solución general, un Algoritmo HiperHeurístico, comparando los resultados obtenidos para el mismo SDEE MT.Item Análisis de las habilidades de metaheurísticas X-PSO multiobjetivo mediante indicadores de inteligenia de grupo : aplicación en el balance de carga en redes eléctricas de baja tensión(2016-11) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schweickardt, Gustavo AlejandroEste trabajo presenta un análisis del comportamiento de MetaHeurísticas referidas como X-PSO Formas MultiObjetivo (X-FPSO), recurriendo al concepto de Inteligencia de Grupo (IG). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, los autores han establecido cualitativamente que existe una correspondencia entre la habilidad de las Formas X-FPSO para satisfacer los cinco Principios de la IG (PIG), y la aptitud de la Función de Selección de una HiperHeurística cuando las Formas X-FPSO componen su dominio. Se proponen Indicadores de IG cuantitativos que permiten caracterizar y diferenciar el comportamiento de dos estrategias de movimiento derivadas de la MetaHeurística FPSO original, cuyos comportamientos satisfacen en grados complementarios los PIG: la FPSO con Factor de Constricción y Topología de Comunicación entre partículas Estrella Global Determinística y la FEPSO GIStT (Topología de Comunicación Global/Individual Estocástica), desarrolladas por los autores. Estos indicadores reflejan aspectos clave relacionados con la IG, permitiendo realizar un seguimiento iteración a iteración del Algoritmo HiperHeurístico, sirviendo de guía para su Función de Selección. Se presenta una simulación en el contexto de la resolución de un problema de Optimización Combinatoria, considerados en trabajos previos como estudio de caso: el Balance de Cargas en un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica.Item Modelo de optimización posibilística para determinar el costo intrínseco de la calidad eléctrica/ambiental. Parte I : desarrollo teórico(Universidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM., 2015-12) Schweickardt, Gustavo AlejandroUno de los problemas que se observa en los Sistemas de Abastecimiento Energético, estriba en la valoración económica de variables que, por sus características subjetivas, incertidumbres de valor inherentes, y ausencia de un mercado que defina precios unitarios de equilibrio, no pueden ser monetizadas para, por ejemplo, definir sus costos. Este es el caso de una variable ambiental, asociada a cierto aspecto que represente un impacto sobre el medioambiente. El presente trabajo propone un Modelo de Optimización Posibilística aplicado a la determinación dinámica del Costo de la Calidad Eléctrica (Servicio Eléctrico) y/o Ambiental o Calidad EA, de un Sistema de Redes en Distribución Eléctrica, ponderado a través de una variable genérica. Se considera la Planificación de Mediano/Corto Plazo del sistema, conforme el Período de Control Regulatorio, bajo criterios a cuyas variables se le reconocen incertidumbres de valor y, por tanto, resultan no estocásticas. El cálculo del Costo de Calidad EA, se sustenta en relacionar, para cualquier estado de la Trayectoria Más Satisfactoria de Evolución del Sistema de Redes en Distribución Eléctrica obtenida, el Costo Anual de Inversión con un Índice de Impacto en la Calidad EA. Este costo es denominado, por tal razón, Costo Intrínseco, puesto que no es fijado externamente, sino resultado de los elementos que integra el sistema, y de su dinámica. Se presentan, en esta primer parte, los desarrollos teóricos del Modelo.Item Optimización dinámica posibilística de un sistema de distribución mediante una hiperheurística basada en razonamiento con dominio en metaheurísticas x-pso multi-objetivo(2015-06) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEn el presente trabajo se aplica una Hiperheurística que los autores han denominado HY X-FPSO CBR para la Optimización Dinámica Posibilística que se corresponde con la Planificación de Mediano/Corto Plazo de un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica. El problema a resolver, específicamente, es la definición/identificación del Espacio de Estados por los que el Sistema de Distribución de Energía Eléctrica debe evolucionar, conociendo el número de etapas. Las mismas se corresponden con cada año del Período de Control Regulatorio. Se procede al Diseño y Entrenamiento de la Red Neuronal Artificial de Retropropagación, en la que se basa el mecanismo de Aprendizaje/Selección mediante el cual son aplicadas las formas X-FPSO, para cierta instancia de decisión, identificadas como dominio de la Hiperheurística propuesta. Se integran los resultados al Modelo de Optimización Posibilística y se procede a la simulación completa en un Estudio de Caso sobre un Sistema de Distribución de Energía Eléctrica real. Se comparan los resultados que arroja la Hiperheurística propuesta, con el Espacio de Estados formado por inspección, en otras optimizaciones realizadas sobre el mismo Sistema de Distribución de Energía Eléctrica.