Resumen–El artículo establece un criterio de parada para un algoritmo multiarranque basado en el recocido simulado aplicado a la optimización de losas de puentes de vigas prefabricadas de hormigón pretensado. Para ello se ha comprobado que los óptimos locales encontrados constituyen valores extremos que ajustan a una función Weibull de tres parámetros, siendo el de posición, γ, una estimación del óptimo global que puede alcanzar el algoritmo. Se puede estimar un intervalo de confianza para γ ajustando una distribución Weibull a muestras de óptimos locales extraídas mediante una técnica bootstrap de los óptimos disponibles. El algoritmo multiarranque se detendrá cuando se acote el intervalo de confianza y la diferencia entre el menor coste encontrado y el teórico ajustado a dicha función Weibull.
Palabras clave— Puentes pretensados, teoría del valor extremo, recocido simulado, optimización heurística, diseño de estructuras.
Referencia: YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2015). Teoría del valor extremo como criterio de parada en algoritmos estocásticos multiarranque. Aplicación a la optimización heurística de puentes. X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados – MAEB 2015, 4-6 de febrero, Mérida, 329-336. ISBN: 978-84-697-2150-6.
Si tuviésemos que hablar de la historia de la planificación y control de las obras, deberíamos referirnos a la primera de las construcciones realizadas por el hombre y perdida en el origen de nuestra especie. Construcciones como las pirámides de Egipto no pudieron construirse sin un plan previo y una compleja organización de recursos. No obstante, al emplear las técnicas de planificación actuales, podemos acortar nuestra retrospectiva a aproximadamente medio siglo atrás en Estados Unidos. Tanto en el ámbito militar como en el civil, de manera independiente, se establecieron los fundamentos de las técnicas basadas en el método del camino crítico (Critical Path Method, CPM) y en el método PERT (Program Evaluation and Review Technique). La planificación y programación de proyectos complejos, sobre todo grandes proyectos unitarios no repetitivos, comenzó a ser motivo de especial atención al final de la Segunda Guerra Mundial, donde el diagrama de barras de Henry Gantt era la única herramienta de planificación de la que se disponía, que fue un método innovador en su momento, pero muy limitado. Gannt publicó en 1916 “Work, Wages, and Profits”, un texto donde discutía estos aspectos de planificación y otros relacionados con la productividad. De todos modos, para ser más exactos, Gantt no fue el pionero en el uso de esta herramienta. Otros autores como Joseph Priestley en 1765 o William Playfair en 1786, ya había sugerido ideas precursoras, que el ingeniero Karol Adamiecki desarrolló en 1896 en lo que él llamó como “Harmonograma”. También deberíamos destacar aquí los primeros intentos desarrollados, entre 1955 y 1957, por la “Imperial Chemical Industries” y el “Central Electricity Generating Board”, en el Reino Unido, donde se desarrolló una técnica capaz de identificar la secuencia de estados más larga e irreductible para la ejecución de un trabajo, en línea con lo que después se llamaría CPM (Crítical Path Method). Estas empresas consiguieron ahorros de tiempo en torno al 40%, pero debido a que no se publicaron estas innovaciones, cayeron en la oscuridad, de la cual se despertó con los avances que se desarrollaron al otro lado del océano.
Si bien al principio PERT y CPM tenían algunas diferencias importantes, con el tiempo, ambas técnicas se han fusionado, de modo que hoy día se habla de estos procedimientos como PERT/CPM. El PERT supone que el tiempo para realizar cada una de las actividades es una variable aleatoria descrita por una distribución de probabilidad. El CPM, por otra parte, infiere que los tiempos de las actividades se conocen en forma determinística y se pueden variar cambiando el nivel de recursos utilizados. Ambos métodos aportaron los elementos necesarios para conformar el método del camino crítico actual, empleando el control de los tiempos de ejecución y los costes de operación, para ejecutar un proyecto en el menor tiempo y coste posible. PERT/CPM se basan en diagramas de redes capaces de identificar las interrelaciones entre las tareas y establecen el momento adecuado para su realización. Además, permiten preparar el calendario del proyecto y determinar los caminos críticos. El camino crítico es, en esencia, la ruta que representa el cuello de botella de un proyecto. La reducción del plazo total de ejecución será solo posible si se encuentra la forma de abreviar las actividades situadas en dicho camino, pues el tiempo necesario para ejecutar las actividades no críticas no incide en la duración total del proyecto. La principal diferencia entre PERT y CPM es la manera en que se realizan los estimados de tiempo. En artículos anteriores hemos explicado mediante sendos vídeos las mecánicas de cálculo de los diagramas de flechas y del propio PERT.
El origen del CPM se sitúa entre diciembre de 1956 y febrero de 1959. En aquellos momentos, la compañía norteamericana E.I. du Pont (DuPont) estaba buscando cómo utilizar uno de los primeros ordenadores comerciales, el “UNIVAC1”. Los gestores de DuPont se dieron cuenta de que planificar, estimar y programar parecía ser el mejor uso que la empresa podría darle a este ordenador. Este trabajo se asignó a Morgan Walker, de la Engineering Services Division de Du Pont, que junto con el matemático James E. Kelley, Jr, que trabajaba en Remington Rand, consiguieron poner a punto el método, con el objetivo de controlar el mantenimiento de los proyectos de plantas químicas de DuPont. A mediados de 1957, esta empresa estaba interesada en ampliar cerca de 300 fábricas, lo cual implicaba un gran número de actividades (por lo menos unas 30000) lo cual no se podía abordar con los diagramas de Gantt. El objetivo era controlar y optimizar los costos de operación de las actividades de un proyecto. En este método, cada una de las tareas tenía una duración exacta, conocida de antemano.
Ordenador digital UNIVAC1. https://museo.inf.upv.es/univac2/William Francis Raborn (1905-1990) Militar estadounidense.
El origen de los trabajos de la técnica PERT empezaron formalmente en enero de 1957, siendo paralelo al del CPM, pero su origen fue en el ámbito militar. Se desarrolló en la Oficina de Proyectos Especiales de la Armada de los EEUU, al reconocer el almirante William. F. Raborn que se necesitaba una planificación integrada y un sistema de control fiable para el programa de misiles balísticos Polaris. Con su apoyo se estableció un equipo de investigación para desarrollar el PERT o “Program Evaluation Research Task”. Así, la Oficina de Proyectos Especiales de la Marina de los Estados Unidos de América, en colaboración con la división de Sistemas de Misiles Lockheed (fabricantes de proyectiles balísticos) y la consultora Booz, Allen & Hamilton (ingenieros consultores), se plantean un nuevo método para solucionar el problema de planificación, programación y control del proyecto de construcción de submarinos atómicos armados con proyectiles «Polaris». Este proyecto involucra la coordinación y supervisión de 250 empresas, 9,000 subcontratistas y numerosas agencias gubernamentales a lo largo de cinco años. En julio de 1958 se publica el primer informe del programa al que denominan “Program Evaluation and Review Technique”, decidiendo su aplicación en octubre del mismo año y consiguiendo un adelanto de dos años sobre los cinco previstos. D. G. Malcolm, J. H. Roseboom, C. E. Clark y W. Fazar, todos del equipo de investigación patrocinado por la Armada, fueron los autores del primer documento publicado sobre el PERT (Malcolm et al., 1959). Este método se basa en la probabilidad de la duración de las actividades. Hoy día se sigue utilizando este método, si bien, tal y como apuntan algunos autores (ver Ahuja et al., 1995), la estimación calculada por PERT suele subestimar la duración real de los proyectos.
REFERENCIAS
AHUJA, H; DOZZI, S.P.; ABOURIZK, S.M. (1995). Project management techniques in planning and controlling construction projects. 2nd edition, Wiley, N.Y.
CLARK, C.E. (1962). The PERT model for the distribution of an activity time. Operations Research, 10(3):405-406.
MALCOLM, D.G.; ROSEBOOM, J.H.; CLARK, C.E.; FAZAR, W. (1959). Application of a technique for research and development program evaluation. Operations Research, 11(5):646-669.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Víctor Yepes, José V. Martí y Tatiana García, investigadores del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón de la Universitat Politècnica de València (ICITECH-UPV), han desarrollado una metodología que permite minimizar las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) y los costes de los puentes de carretera de vigas de hormigón – en concreto, los de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U – a partir de la simulación con ordenador, a la hora del diseño de la infraestructura, del comportamiento social de las luciérnagas
Las luciérnagas se comportan de forma inteligente como colectivo, y basan su comportamiento social en la luminosidad que emiten (luciferina), generando patrones válidos cuando se trasladan al diseño de puentes de carretera de vigas de hormigón.
“Su característica más distintiva es el cortejo nocturno”, explica Víctor Yepes. “Los machos patrullan en busca de pareja con un vuelo característico, mientras emiten secuencias de destellos de luz propios de cada especie a las que las hembras de la misma pueden responder con destellos específicos, dando lugar al apareamiento”.
“Cada luciérnaga selecciona”, prosigue Yepes, “utilizando un mecanismo probabilístico, un vecino que tiene un valor más alto de luciferina que el suyo propio, y se mueve hacia él. Trasladando este comportamiento al diseño de los puentes, se han conseguido ahorros significativos con respecto al diseño de puentes reales”.
Reducción muy significativa también de las emisiones de CO₂
Además, los resultados indican que, de media, la reducción de cada euro en coste permite ahorrar hasta 1,75 kg en emisiones de CO₂, un dato de gran importancia cara a la reducción de gases de efecto invernadero, responsables del calentamiento global del planeta.
Metodología desarrollada a partir de un algoritmo híbrido de optimización y el recocido simulado
En el desarrollo de la nueva metodología, los investigadores han empleado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glow worm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated anneling, SA), denominado SAGSO.
“En este algoritmo”, comenta Yepes, “la estructura del puente se define a partir de 40 variables, que incluyen los tipos de materiales y las armaduras de la viga y la losa. El algoritmo considera cada puente como una luciérnaga, de forma que un puente de menor coste o emisiones presenta un mayor valor de luciferina, es decir, resulta más prometedor en la búsqueda de mejores soluciones. Este principio permite optimizar al máximo su diseño”
Eficacia probada en la simulación de diseño de un puente en la autovía del Mediterráneo
Para comprobar la eficacia de esta nueva metodología, los investigadores del ICITECH-UPV la aplicaron a la simulación de diseño de un puente real, el viaducto 1 del tramo Muro de Alcoy-Puerto de Albaida del proyecto de construcción de la autovía del Mediterráneo.
“Aplicando nuestra metodología, el coste total del puente optimizado habría sido un 50% más barato, sin merma de calidad o seguridad”; concluye Yepes. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto HORSOST, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad.
Os dejo la entrevista que nos hicieron al respecto en Radio Nacional de España, Comunidad Valenciana.
Agradecimientos: Los autores agradecen el aporte financiero realizado para este trabajo por parte del Ministerio de Ciencia e Innovación (Proyecto de Investigación BIA2011-23602).
By retocada por Yeza de la versión original de Alonsoquijano [Public domain], from Wikimedia Commons
El propósito de este artículo es presentar la optimización multiobjetivo como herramienta para el estudio de la sostenibilidad de los hormigones autocompactantes. Se toma como ejemplo una viga en doble T de hormigón de 15 m de luz definida por 20 variables. Una variable recoge ocho posibles dosificaciones del hormigón. Cuatro hormigones convencionales CC y cuatro hormigones autocompactantes SCC representan cuatro clases resistentes. Se utiliza el algoritmo recocido simulado multiobjetivo “Multiobjective Simulated Annealing” (MOSA) para optimizar el coste, las emisiones de CO₂ y la durabilidad. Los resultados muestran la viabilidad económica de las reducciones de las emisiones de CO₂ y de las mejoras en durabilidad. Además, las soluciones con menor coste y emisión anual emplean hormigón autocompactante. Los resultados proporcionan al proyectista estructural criterios para elegir soluciones más sostenibles.
REFERENCIA
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; MARTÍ, J.V. (2014). Optimización multiobjetivo para el estudio de la sostenibilidad del hormigón autocompactante. VI Congreso de ACHE, 3-5 de junio, Madrid. ISBN: 978-84-89670-80-8.
PALABRAS CLAVE
Sostenibilidad, autocompactante, optimización, multiobjetivo, viga en doble T.
En este trabajo se describe un método para el análisis y el diseño de puentes de carretera prefabricados de hormigón pretensado, con sección transversal en doble U y vanos isostáticos. El procedimiento utilizado para resolver este problema combinatorio es una variante del algoritmo del recocido simulado, usando como movimiento basado en un operador de mutación de los algoritmos genéticos (SAMO). El algoritmo se aplica al coste económico de estas estructuras a lo largo de las diferentes etapas de su fabricación, transporte y construcción. El problema implica 59 variables de diseño discretas para definir la geometría de la viga y de la losa, los materiales en estos dos elementos, y la armadura activa y pasiva. Del estudio paramétrico se concluye una buena correlación entre el coste, las características geométricas y el armado con respecto a la luz del puente, lo cual es de gran interés para el predimensionamiento de estos puentes prefabricados. También se realizó un análisis de sensibilidad al cambio de los costes, comprobándose que si existe un aumento del 20% en el coste del acero, entonces se produce un incremento del 11,82% del coste total. Sin embargo, un aumento en el 20% en el coste del hormigón, produce únicamente un incremento del 4,20% en el coste total, 2,8 veces menos. Este análisis también mostró que las características de los puentes optimizados dependen de los escenarios económicos contemplados para el precio del acero y del hormigón. Indicar, por último, que existe un incremento del volumen necesario de hormigón cuando se eleva el coste del acero; pero sorprendentemente, la variación en el volumen de hormigón es casi insensible a su encarecimiento.
Resultados interesantes:
El coste del puente se duplica cuando la luz aumenta de 20 a 40 m.
La resistencia característica del hormigón en la viga oscila entre 40 y 50 MPa para los rangos entre 20 y 40 m de luz, mientras que en la losa se encuentra entre 35 y 40 MPa.
El canto de la viga presenta una esbeltez que no baja de L/18.
El espesor de las almas es de 10 cm en todos los casos. El resto de variables se encuentran en función de la luz y permiten un predimensionamiento de la estructura.
El estudio de sensibilidad de precios indica que un incremento del 20% en el coste del acero supone un aumento del coste total del 11,82%. Sin embargo, el incremento es del 20% en el hormigón, el coste total solo sube un 4,20%. La subida del acero lleva a estructuras con menos cuantías de acero, pero existe una variación significativa en el volumen del hormigón cuando este sube el 20%.
Referencia:
MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing.Engineering Structures, 48:342-352. DOI:10.1016/j.engstruct.2012.09.014. ISSN: 0141-0296.(link)
El diseño de las pilas de puentes tiene una especial importancia desde el punto de vista económico, si pensamos que, dependiendo de la altura de las pilas y de las condiciones del terreno de cimentación, este coste puede llegar a ser el 50% del total del coste de un viaducto. En este post he querido resaltar algunos resultados de un trabajo realizado por nuestro grupo de investigación que presenta un estudio paramétrico de pilas altas (más de 50 m de altura) de hormigón armado de sección hueca rectangular para puentes. Estas pilas se utilizan normalmente en la construcción de viaductos ferroviarios de hormigón pretensado. Para efectuar la optimización de las pilas se empleó un algoritmo de optimización basado en el comportamiento de las hormigas (Ant Colony Optimization). Se han estudiado veintiún casos diferentes para siete alturas de columna de 40, 50, 60, 70, 80, 90 y 100 m, y tres tipos de viaductos para líneas de alta velocidad con 10 tramos continuos, cuyas longitudes vano principal fueron 40, 50 y 60 m. Las pilas estudiadas son las columnas intermedias colocadas en el medio de los viaductos. El número total de variables de diseño de optimización varía de 139 para pilas con altura de la columna de 40 m a 307 para pilas con altura de 100 m. Los resultados que se presentan en el trabajo son de gran valor para el diseño preliminar de este tipo de estructuras, con reglas de predimensionamiento práctico de interés.
Viaducto de O Eixo, ejemplo de empleo de pilas altas, http://www.pondio.com
Resultados interesantes:
Las cuantías medias necesarias de acero y hormigón, tanto en alzado como en cimentación, para las pilas estudiadas varían entre 887 kg/m y 12 m³/m para alturas de 40 m a 2720 kg/m y 26 m³/m en alturas de 100 m.
Los costes medios encontrados varían desde un mínimo de 3221 €/m para las pilas menos cargadas, a un máximo de 6206 €/m en el caso de las más cargadas.
Referencia:
MARTÍNEZ-MARTÍN, F.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2013). A parametric study of optimum tall piers for railway bridge viaducts.Structural Engineering and Mechanics, 45(6): 723-740. (link)
La Naturaleza es más sabia de lo que sospechamos. Quién diría a un ingeniero estructural que una simple luciérnaga sería capaz de sonrojarle e incluso enseñarle trucos para diseñar puentes, no solo más baratos, sino también más respetuosos con el medio ambiente. Pues bien, no solo es cierto, sino que es podemos aprender del comportamiento social de las luciérnagas para optimizar estructuras. Efectivamente, las luciérnagas se comportan como colectivo de forma inteligente. Las luciérnagas basan su comportamiento social en la luminosidad que emiten (luciferina). La característica más distintiva de las luciérnagas es su cortejo nocturno. Los machos patrullan en busca de pareja con un vuelo característico mientras emiten secuencias de destellos de luz característicos de cada especie. Las hembras de la misma especie pueden responder con destellos específicos y así el apareamiento puede ocurrir. En resolución de problemas, la luminosidad de una luciérnaga depende de la calidad de la solución encontrada y la distancia desde donde las otras compañeras están buscando soluciones. Cada luciérnaga selecciona, utilizando un mecanismo probabilístico, un vecino que tiene un valor más alto de luciferina que su propio y se mueve hacia él. De esta forma, se pueden optimizar puentes.
Dentro del proyecto de investigación HORSOST, nos acaban de aceptar un artículo científico en la revista Automation in Construction, que es una revista de primer nivel en el ámbito de la tecnología de la construcción (Factor de impacto en 2013: 1,822, posición 9 de 58 en el ámbito de Construction & Building Technology, y posición 19 de 124 en el ámbito de Civil Engineering, en función del impacto de las revistas indexadas en el JCR).
En este trabajo se describe una metodología para minimizar las emisiones de CO2 y los costes de puentes de carretera de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U. Para ello se ha utilizado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glowworm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated anneling, SA), que se ha denominado SAGSO. La estructura se define por 40 variables, que determina la geometría, los tipos de materiales y las armaduras de la viga y de la losa. Se emplea hormigón de alta resistencia autocompactante en la fabricación de las vigas. Los resultados suponen para los ingenieros proyectistas una guía útil para el predimensionamiento de puentes prefabricados de este tipo. Además, los resultados indican que, de media, la reducción de 1 euro en coste permite ahorrar hasta 1,75 kg en emisiones de CO₂. Además, el estudio paramétrico realizado muestra que las soluciones de menor coste presentan un resultado medioambiental satisfactorio, que difiere en muy poco respecto a las soluciones que provocan menores emisiones.
Resultados interesantes:
El coste C, en euros, y las emisiones de CO₂, en kg varían de forma parabólica con la luz (L) del vano, en metros:
C=48.088L2+613.99L+31139
kgCO2=63.418L2+2392.3L+13328
Si se minimiza el coste, también se reducen las emisiones de CO₂, de forma que el ahorro en 1 euro equivale a ahorrar 1,75 kg de CO₂.
La esbeltez de los puentes de mínimo coste (L/18.08) y de mínimas emisiones (L/17,57) siempre son inferiores a L/17.
El espaciamiento entre las vigas se sitúa en torno a 5,85 m, oscilando entre 5,65 y 5,95 m.
Las estructuras de coste mínimo precisan 42,35 kg/m² de armadura pasiva, mientras que si se optimizan las emisiones, se necesitarían 37,04 kg/m².
Sorprende observar que, aunque parece que el hormigón de alta resistencia sería el adecuado para el prefabricado de las vigas, las estructuras óptimas se alejan de este supuesto. De hecho, el hormigón para el coste mínimo en las vigas prefabricadas oscila entre 40 y 50 MPa, alejado de los 100 MPa que permitía la optimización.
Por último, un análisis de sensibilidad de costes en los resultados optimizados indica que un aumento del 20% en los costes del acero haría que el coste total de la estructura aumentara un 10,27%, disminuyendo el volumen de acero empleado. Sin embargo, si sube un 20% el precio del hormigón, el coste total únicamente subiría un 3,41% y no variaría apenas el volumen consumido de hormigón.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO₂ emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
Los problemas de optimización en los que las variables de decisión son enteras, es decir, donde el espacio de soluciones está formado por ordenaciones o subconjuntos de números naturales, reciben el nombre de problemas de optimización combinatoria. En este caso, se trata de hallar el mejor valor de entre un número finito o numerable de soluciones viables. Sin embargo la enumeración de este conjunto resulta prácticamente imposible, aún para problemas de tamaño moderado.
Las raíces históricas de la optimización combinatoria subyacen en ciertos problemas económicos: la planificación y gestión de operaciones y el uso eficiente de los recursos. Pronto comenzaron a modelizarse de esta manera aplicaciones más técnicas, y hoy vemos problemas de optimización discreta en diversas áreas: informática, gestión logística (rutas, almacenaje), telecomunicaciones, ingeniería, etc., así como para tareas variadas como el diseño de campañas de marketing, la planificación de inversiones, la división de áreas en distritos políticos, la secuenciación de genes, la clasificación de plantas y animales, el diseño de nuevas moléculas, el trazado de redes de comunicaciones, el posicionamiento de satélites, la determinación del tamaño de vehículos y las rutas de medios de transporte, la asignación de trabajadores a tareas, la construcción de códigos seguros, el diseño de circuitos electrónicos, etc. (Yepes, 2002). La trascendencia de estos modelos, además del elevado número de aplicaciones, estriba en el hecho de que “contiene los dos elementos que hacen atractivo un problema a los matemáticos: planteamiento sencillo y dificultad de resolución” (Garfinkel, 1985). En Grötschel y Lobas (1993) se enumeran otros campos en los cuales pueden utilizarse las técnicas de optimización combinatoria.
REFERENCIAS
GARFINKEL, R.S. (1985). Motivation and Modeling, in LAWLER, E.L.; LENSTRA, J.K.; RINNOOY KAN, A.H.G.; SHMOYS, D.B. (eds.) The Traveling Salesman Problem: A Guide Tour of Combinatorial Optimization. Wiley. Chichester.
GRÖTSCHEL, M.; LÓVASZ, L. (1993). Combinatorial Optimization: A Survey. Technical Report 93-29. DIMACS, May.
YEPES, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Universitat Politècnica de València. 352 pp. ISBN: 0-493-91360-2. (pdf)
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Creo interesante comentar en este post los resultados que estamos obteniendo de un Proyecto de Investigación financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación que nuestro grupo de investigación llama HORSOST. Su nombre completo describe el contenido del trabajo que estamos desarrollando: “Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos“.
Se trata de un proyecto que empezamos en el año 2012 y que tiene prevista su finalización a finales del 2014. Nuestro grupo de investigación está formado por seis profesores y varios becarios de investigación del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la Universidad Politécnica de Valencia. En dicho grupo me corresponde el papel de investigador principal. Espero que esta breve descripción os oriente sobre lo que estamos haciendo.
Este proyecto de investigación se encuentra relacionado con otros ya finalizados y otros en marcha, tanto de convocatorias competitivas como de convenios de transferencia tecnológica con empresas (constructoras, empresas de prefabricados, consultoras, etc.).
La planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda exige disponer de técnicas eficientes de optimización de rutas. El sistema de optimización de rutas disponible, no sólo afecta el desarrollo de operaciones sino, también las decisiones tácticas y estratégicas como el tamaño óptimo de flota, estimación de costes, políticas de publicidad y rotura de servicio, etc. Por ejemplo, es habitual la venta de paquetes turísticos que incluyen el transporte; los precios se fijan mucho antes de que la demanda de transporte sea conocida, siendo frecuentes las cancelaciones de última hora y la llegada de nuevos clientes. Si el número de pasajeros que debe ser transportado es pequeño, en comparación con la máxima capacidad de carga del vehículo óptimo a la distancia correspondiente, los beneficios o pérdidas generadas por el transporte dependen críticamente de la eficiencia del sistema de optimización de rutas. La Figura describe la influencia de la optimización de operaciones en la planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda.
Planificación y Gestión de Redes de Distribución de Baja Demanda
Resumen–El artículo establece un criterio de parada para un algoritmo multiarranque basado en el recocido simulado aplicado a la optimización de losas de puentes de vigas prefabricadas de hormigón pretensado. Para ello se ha comprobado que los óptimos locales encontrados constituyen valores extremos que ajustan a una función Weibull de tres parámetros, siendo el de posición, γ, una estimación del óptimo global que puede alcanzar el algoritmo. Se puede estimar un intervalo de confianza para γ ajustando una distribución Weibull a muestras de óptimos locales extraídas mediante una técnica bootstrap de los óptimos disponibles. El algoritmo multiarranque se detendrá cuando se acote el intervalo de confianza y la diferencia entre el menor coste encontrado y el teórico ajustado a dicha función Weibull.
