18 años de la lectura de mi tesis doctoral: Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW

Hoy 4 de septiembre, pero del año 2002, tuve la ocasión de defender mi tesis doctoral titulada «Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW«. La tesis fue dirigida por el profesor Josep Ramon Medina Folgado y el tribunal estuvo presidido por José Aguilar, acompañado por José Vicente Colomer, Francesc Robusté, Francisco García Benítez y Jesús Cuartero. La calificación fue de sobresaliente «cum laude» por unanimidad.

Por tanto, mi tesis ya ha cumplido la mayoría de edad. Es un buen momento para reflexionar sobre lo que este trabajo supuso para mí. La realicé a los 38 años, tras haber adquirido una buena trayectoria profesional en la empresa privada (Dragados y Construcciones) y en la administración pública (Generalitat Valenciana). De alguna forma, ya tenía la vida más o menos solucionada, con experiencia acumulada, pero con muchas inquietudes. En aquel momento era profesor asociado a tiempo parcial y, en mis ratos libres, me dediqué a hacer la tesis doctoral. Es innecesario decir las dificultades que supone para cualquiera sacar tiempo de donde no lo hay para hacer algo que, en aquel momento, era simplemente vocacional. No hubo financiación de ningún tipo, ni reducción de la jornada laboral, ni nada por el estilo. En aquel momento ni se me pasó por la cabeza que años después acabaría como catedrático de universidad. Entre 2002 y 2008 seguí trabajando como profesor asociado en la administración pública. Por último, gracias al sistema de habilitación nacional, accedí directamente a la universidad como profesor titular desde la categoría de profesor asociado, algo bastante inusual en aquel momento. Gracias a que era una verdadera oposición con el resto de candidatos, tuve la oportunidad de demostrar mi valía ante un tribunal. Luego la cátedra vino por el sistema de acreditación y la plaza, tras una larga espera a causa de la crisis y de las cuotas de reposición. Pasé en seis años de ser profesor asociado a tiempo parcial a estar habilitado como catedrático de universidad (12 de mayo de 2014). Todo eso se lo debo, entre otras cosas, a la gran producción científica que pude llevar a cabo y que tuvo su origen en esta tesis doctoral.

Por cierto, en aquella época la tesis doctoral tenía que ser inédita, es decir, ningún artículo de la tesis tenía que haberse publicado. Hoy en día es todo lo contrario: conviene tener de 3 a 4 artículos buenos antes de pasar por la defensa. Luego publiqué algunos artículos sobre este tema en revistas nacionales e internacionales, pero sobre todo en actas de congresos.

La tesis supuso, en su momento, aprender en profundidad lo que eran la algoritmia, el cálculo computacional y, sobre todo, la optimización heurística. En aquel momento, al menos en el ámbito de la ingeniería civil, no se sabía nada o muy poco al respecto, aunque era un campo muy activo a nivel internacional. Luego comprobé que todo lo aprendido se pudo aplicar al ámbito de las estructuras, especialmente a los puentes, pero esa es otra historia.

Os dejo las primeras páginas de la tesis y la presentación de PowerPoint que utilicé. Para que os hagáis una idea del momento, la presentación también la imprimí en acetato, ya que aún se empleaba la proyección de transparencias en las clases.

Referencia:

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.

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Revisión de los métodos de optimización aplicados al consumo de energía en ferrocarriles

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR. Se trata de un artículo de revisión del estado del arte donde se analizan 52 artículos científicos relacionados con el consumo energético en ferrocarriles. Se analizan dos áreas principales: las técnicas de modelización utilizadas para simular el movimiento de los trenes y el consumo de energía, y los métodos de optimización utilizados para conseguir una circulación ferroviaria más eficiente. Se describen brevemente los métodos más utilizados en cada caso y se analizan las principales tendencias encontradas. Además, se ha realizado un estudio estadístico para reconocer las relaciones entre los métodos y las variables de optimización. Se encontró que los modelos determinísticos basados en la ecuación de Davis son, con diferencia (85% de los trabajos revisados), los más comunes en términos de modelización. En cuanto a la optimización, los métodos meta-heurísticos son la opción preferida (57,8%), en particular los Algoritmos Genéticos. Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación BRIDLIFE en la que se pretenden optimizar las infraestructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE hasta el 3 de mayo de 2019 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/a/1YjHX3QCo9Uqa3

Abstract:

Railways are a rather efficient transport mean, and yet there is increasing interest in reducing their energy consumption and making them more sustainable in the current context of climate change. Many studies try to model, analyse and optimise the energy consumed by railways, and there is a wide diversity of methods, techniques and approaches regarding how to formulate and solve this problem. This paper aims to provide insight into this topic by reviewing up to 52 papers related to railways energy consumption. Two main areas are analysed: modelling techniques used to simulate train(s) movement and energy consumption, and optimisation methods used to achieve more efficient train circulations in railway networks. The most used methods in each case are briefly described and the main trends found are analysed. Furthermore, a statistical study has been carried out to recognise relationships between methods and optimisation variables. It was found that deterministic models based on the Davis equation are by far (85% of the papers reviewed) the most common in terms of modelling. As for optimisation, meta-heuristic methods are the preferred choice (57.8%), particularly Genetic Algorithms.

Keywords:

Railways
Energy efficiency
Modelling
Optimisation
Meta-heuristics

Reference:

MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA-SANCHÍS, I.; INSA-FRANCO, R.; YEPES, V. (2019). A review of modelling and optimisation methods applied to railways energy consumption. Journal of Cleaner Production, 222:153-162. DOI:10.1016/j.jclepro.2019.03.037

 

 

Optimización heurística mediante aceptación por umbrales

En algunos posts anteriores hemos comentado lo que es un modelo matemático de optimización, qué son las metaheurísticas, o cómo poder optimizar las estructuras de hormigón. A continuación os presentamos un Polimedia donde se explica brevemente cómo podemos optimizar siguiendo la técnica de optimización heurística mediante aceptación por umbrales. Podréis comprobar cómo se trata de un caso similar a la famosa técnica de la cristalización simulada. Espero que os sea útil.

Podéis consultar, a modo de ejemplo, algunos artículos científicos que hemos escrito a ese respecto en las siguientes publicaciones:

  • CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses. Advances in Engineering Software, 42(4): 151-159. ISSN: 0965-9978.  (link)
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Computers & Structures, 88: 375-386. ISSN: 0045-7949.  (link)
  • YEPES, V.; MEDINA, J.R. (2006). Economic Heuristic Optimization for Heterogeneous Fleet VRPHESTW. Journal of Transportation Engineering, ASCE, 132(4): 303-311. (link)

 

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Los condicionantes físicos en el emplazamiento de una obra

cdt cs 23-3-06 (6)El espacio disponible, junto con las necesidades necesarias que se deben cubrir en una obra, son dos datos fundamentales para proyectar e implantar las instalaciones y planificar correctamente las tareas. Por ello, una correcta planificación debe considerar, entre otros, los siguientes aspectos: el solar, su situación geográfica, geometría, topografía y linderos, el emplazamiento respecto a la población, el planeamiento vigente, la calificación del suelo, el equipamiento urbano, las expropiaciones necesarias y servidumbres, etc. Es necesario un estudio geológico y geotécnico de la zona que ocupa la obra. Además, se debe conocer con precisión los condicionantes meteorológicos (temperatura, lluvia, viento, soleamiento, etc.). En obras marítimas también son necesarios estudios batimétricos, de clima marítimo, corrientes, etc.

Para el correcto desarrollo de las obras, se debe contar no sólo con el terreno necesario para la ocupación, sino que además, es necesario disponer, aunque sea de forma provisional, del espacio suficiente para las instalaciones de obra y los acopios de materiales, así como para obras provisionales inevitables como desvíos o ataguías. Además, resulta ineludible, en su caso, el acceso a las canteras o vertederos necesarios. Se aprovechan los desniveles para que la circulación de los materiales en las instalaciones sea por gravedad. En su caso, además, debe considerarse la necesidad de vallar el solar, o al menos, controlar sus accesos. Las aguas pluviales pueden dificultar el desarrollo normal de las obras, para lo cual se debe tener prevista la circulación y evacuación de dichas aguas. Para ello las pistas y caminos de obra deben drenar adecuadamente.

A este respecto, se distingue entre obras puntuales, lineales o extensas. Un ejemplo de las primeras son los edificios, donde los solares suelen ser pequeños con los consiguientes problemas de almacenamiento de materiales, instalaciones temporales, etc. Las obras lineales como las carreteras, los canales o las líneas ferroviarias, o las obras extensas como los aeropuertos o las urbanizaciones, presentan otros problemas como los transportes de materiales y equipos dentro de la obra, la reposición de servicios y servidumbres, o el control de los accesos, el vallado y la seguridad.

La elección del espacio necesario y de la situación óptima donde ubicar las instalaciones necesarias para ejecutar una obra es un problema que debe estudiarse con cierto detalle. En ocasiones tanto el espacio como su localización son datos fijos del problema, es decir, no existe la posibilidad de elegir alternativas. Por ejemplo, puede ocurrir que en una obra de edificación sólo podamos utilizar el propio solar o un solar anexo a la obra. Sin embargo, siempre que sea posible, es necesario dedicar el tiempo necesario para localizar la mejor opción posible. Hay que tener en cuenta que las personas y los materiales van a moverse por la obra de un sitio a otro. La elección de aquel lugar que minimice los movimientos va a tener una repercusión económica en los costes de ejecución de la obra. Una técnica de interés para estudiar la repercusión que tiene la localización de las instalaciones de una obra es el diagrama planimétrico de flujo o diagrama de recorrido. Se trata de una representación gráfica sobre plano del área en la cual se desarrolla la actividad, con las ubicaciones indicadas de los puestos de trabajo y el trazado de los movimientos de los hombres y de los materiales. Este tipo de gráfico muestra el trabajo realizado de forma clara y sencilla, permitiendo el estudio de cada actividad para realizar mejoras.

Referencias:

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.

PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.M.C.; MOURA, H.; CATALÁ, J. (2008). Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, 231 pp. ISBN: 83-89780-48-8.

 

 

¿Cuántas piezas de repuesto debo tener en mi almacén de obra?

La gestión de inventarios o de stocks no es algo nuevo. Sin embargo, a veces no sabemos muy bien cuántas piezas de repuesto deberíamos tener en nuestro almacén de obra. Pues bien, en esta entrada dejo una forma sencilla de calcularlo basada en la probabilidad prevista de fallos para un periodo de tiempo determinado. Espero que os sea útil.

Para un buen funcionamiento de una máquina es necesario mantener un stock de piezas de recambio y un utillaje adecuado. Si bien mantener estas existencias significa una fuerte suma de capital inactivo, también es cierto que la falta de recambios puede suponer pérdidas importantes en la producción.

La previsión de los repuestos necesarios de un elemento de una máquina para un periodo de tiempo determinado depende de su tasa de fallos. Cuando los fallos aparecen de forma independiente, la distribución de Poisson proporciona la probabilidad de que un suceso con una tasa de fallos constante λ ocurra r veces en un intervalo de tiempo t:

 

Se comprueba que para r = 1 la distribución de Poisson describe el modelo exponencial de fallo descrito anteriormente.

Para el cálculo del número de repuestos, se puede acumular la probabilidad de tener r fallos o menos en un intervalo de tiempo t:

A continuación os dejo un Polimedia donde se explica con detalle la función de distribución de Poisson. Espero que os sea útil.

Os dejo un vídeo de mi canal de Youtube donde os explico un problema resuelto.

Referencias:

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente nº 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág. Depósito Legal: V-4598-1997. ISBN: 84-7721-551-0.

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 155 pp. ISBN: 978-84-9048-301-5. Ref. 402.

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¿Qué es la optimización combinatoria?

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, se denominan problemas de optimización combinatoria. En este caso, se trata de hallar el mejor valor entre un número finito o numerable de soluciones viables. Sin embargo, la enumeración de este conjunto resulta prácticamente imposible, aun para problemas de tamaño moderado.

Las raíces históricas de la optimización combinatoria subyacen en ciertos problemas económicos: la planificación y la 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)

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Planificación de redes de transporte con baja demanda

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.

Redes de baja demanda
Planificación y Gestión de Redes de Distribución de Baja Demanda

Así pues, la planificación Continue reading «Planificación de redes de transporte con baja demanda»

Algoritmo del solterón aplicado a la optimización de rutas con flotas heterogéneas VRPHESTW

Me ha parecido interesante rescatar una pequeña publicación, que ya tiene 10 años, donde se aplicaba un algoritmo de optimización heurística curioso: Old Bachelor Acceptance, o «algoritmo del solterón«. En este caso, aplicado a la optimización de redes de transporte con flotas heterogéneas. Resulta curioso ver cómo determinados comportamientos sociales (colonias de hormigas), principios naturales (teoría de la evolución) o recreaciones de nuestro cerebro (redes neuronales) son capaces de resolver problemas complejos de optimización.

Espero que os sea de interés.

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¿Por qué son tan complicados los problemas de distribución física?

Aspecto de diversas soluciones al problema de rutas
Aspecto de diversas soluciones al problema de rutas

Los problemas de distribución física consisten básicamente en asignar una ruta a cada vehículo de una flota para repartir o recoger mercancías. Los clientes se localizan en puntos o arcos y a su vez pueden presentar horarios de servicio determinados; el problema consiste en establecer secuencias de clientes y programar los horarios de los vehículos de manera óptima. Los problemas reales de transporte son extraordinariamente variados. Yepes (2002) propone una clasificación que contiene un mínimo de 8,8·109 combinaciones posibles de modelos de distribución. Si alguien fuese capaz de describir en un segundo cada uno de ellos, tardaría cerca de 280 años en enunciarlos todos. La investigación científica se ha centrado, por tanto, en un grupo muy reducido de modelos teóricos que además tienden a simplificar excesivamente los problemas reales. Son típicos problemas de optimización matemática combinatoria. Continue reading «¿Por qué son tan complicados los problemas de distribución física?»

¿Qué es el Value Stream Mapping o mapa de flujo del valor?

Ejemplo de mapa de la cadena de valor. http://engineeringhelps.wordpress.com/

El mapa del flujo de valor es una herramienta utilizada en Lean manufacturing para analizar los flujos de materiales e información que se requieren para poner a disposición del cliente un producto o servicio, identificando las pérdidas de valor o desperdicios. Esta herramienta se desarrolló en Toyota donde se conocía con el nombre de Mapa del flujo de materiales e información.

Con este tipo de herramientas se pueden detectar para desarrollar una ventaja competitiva y evitar fallos en el proceso, además de crear un lenguaje normalizado dentro de la empresa para una mejor efectividad de los procesos y del personal. Se trata de intensificar los esfuerzos en aquellos procesos donde se produzcan más fallos o que aporten más valor a la producción. Aunque el mapa del flujo de valor se asocia tradicionalmente con el sector industrial, ha demostrado su efectividad para mejorar procesos en otros sectores, como el de servicios, logística, hospitalarios, desarrollo de software, etc.  El mapa de la cadena de valor  nos proporciona por si solo las respuestas pues es una herramienta muy útil en cualquier tipo de actividad de mejora.

Se pueden utilizar muchos tipos de símbolos para realizar estos mapas de flujo. Os dejo un ejemplo en la siguiente figura:

DIAGRAMA DE FLUJO

Fases para su implantación:

  1. Identificar el producto o servicio
  2. Dibujar el mapa de flujo de valor tal como está el proceso, mostrando cada una de las etapas, las esperas y las informaciones que se requieren para entregar el producto o servicio. Existen símbolos estandarizados que representan los distintos elementos de la cadena de valor.
  3. Identificar sobre el mapa los desperdicios que se encuentran (aquello que no aporta valor para el cliente). Para ello suelen buscarse los 7 desperdicios según el lean: sobreproducción, tiempo de espera, transportes innecesarios, exceso de procesado, inventario, movimientos innecesarios y defectos.
  4. Dibujar el mapa de estado futuro, es decir, el mapa como queda una vez eliminados los desperdicios.
  5. Implementar un plan de acciones de mejora (eventos kaizen) para llegar al mapa de estado futuro.

A continuación os dejo varios Polimedias de la Universitat Politècnica de València donde se explican bien esta herramienta. En el primero Juan Antonio Marín García nos explica la herramienta VSM, en qué consiste y qué puede aportar para la mejora de procesos.

En este otro vídeo se muestran los principales símbolos que representan el movimiento de información en un mapa de la cadena de valor. Su autor es Julio García Sabater. Espero que os guste.