Optimización matemática multiobjetivo: un procedimiento metaheurístico inteligente aplicado a la segmentación de mercado en una empresa embotelladora

Autores/as

  • Roger Z. Ríos-Mercado Universidad Autónoma de Nuevo León
  • M. Angélica Salazar-Aguilar Universidad Autónoma de Nuevo León

DOI:

https://doi.org/10.29105/cienciauanl22.96-5

Palabras clave:

investigación de operaciones, diseño de territorios, optimización multiobjetivo, metaheurísticas

Resumen

En este trabajo se aborda un problema de diseño territorial motivado por una problemática real en el sector de repartición de bebidas embotelladas.  Éste es un problema de toma de decisiones donde debe decidirse cómo particionar el conjunto de manzanas geográficas de una ciudad en varios territorios para eficientar las tareas y el servicio proporcionado por la empresa a sus clientes.  El problema se plantea como una cuestión de optimización biobjetivo, donde se desea optimizar simultáneamente dos medidas de desempeño: la dispersión territorial y el desbalance territorial respecto a la demanda del producto. El problema está también sujeto a restricciones de balance con respecto al número de clientes y conectividad territorial.  Para resolver este complejo problema se ha desarrollado e implementado una metaheurística multiobjetivo basada en búsqueda dispersa.  Se presenta una evaluación computacional donde se demuestra el excelente desempeño del método propuesto, superando incluso a los mejores dos métodos conocidos a nivel mundial para problemas de optimización multiobjetivo (NSGA-II y SSPMO).

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Biografía del autor/a

Roger Z. Ríos-Mercado, Universidad Autónoma de Nuevo León

Licenciado en Matemáticas por la UANL. Maestro y doctor en Ciencias en Investigación de Operaciones e Ingeniería Industrial por la Universidad de Texas en Austin. Profesor titular A en la División de Posgrado  en Ingeniería de Sistemas de la FIME-UANL. Sus áreas de interés se enfocan en la investigación de  operaciones como soporte científico a los problemas de toma de decisiones, desarrollo de modelos y  algoritmos eficientes para la solución de problemas de optimización combinatoria, en particular en  problemas de localización, diseño territorial, ruteo y transporte, secuenciación de operaciones, con  aplicaciones recientes en la gestión óptima de sistemas forestales y de salud pública, en sistemas de  manufactura y sistemas de redes de transporte de gas natural. Líder del cuerpo académico de  “Optimización metaheurística” de la UANL. Miembro de la Academia Mexicana de Computación, del SNI,  nivel II, y de la AMC.

M. Angélica Salazar-Aguilar, Universidad Autónoma de Nuevo León

Ingeniera en Sistemas Computacionales por el ITQ. Maestra en Ciencias y doctora en Ingeniería de Sistemas por la UANL. Estancia posdoctoral en el Centre Interuniversitaire de Recherche Sur les Reseaux  D'entreprise, la Logistique et le Transport (CIRRELT), en Montréal, Canadá. Profesora titular A en el  Programa de Posgrado en Ingeniería de Sistemas y secretaria de Investigación de la Subdirección de  Estudios de Posgrado de la FIME-UANL. Sus áreas de interés abarcan la formulación matemática de  problemas de optimización, así como la aplicación y diseño de técnicas de solución derivadas de la  investigación operativa. Miembro fundador de la SMIO y del SNI, nivel I. 

Citas

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Publicado

2023-10-26

Cómo citar

Ríos-Mercado, R. Z., & Salazar-Aguilar, M. A. (2023). Optimización matemática multiobjetivo: un procedimiento metaheurístico inteligente aplicado a la segmentación de mercado en una empresa embotelladora. Revista Ciencia UANL, 22(96), 60–65. https://doi.org/10.29105/cienciauanl22.96-5

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