{"id":2310,"date":"2024-10-16T20:56:48","date_gmt":"2024-10-16T20:56:48","guid":{"rendered":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2024\/?page_id=2310"},"modified":"2024-11-08T19:25:01","modified_gmt":"2024-11-08T19:25:01","slug":"sala-1-sesion-de-trabajos-de-optimizacion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2024\/sala-1-sesion-de-trabajos-de-optimizacion\/","title":{"rendered":"Sala 1 – Sesi\u00f3n de Trabajos de Optimizaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t
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Sesi\u00f3n de Trabajos de Optimizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sala Virtual I – Mi\u00e9rcoles 10:30 a 12:00<\/span><\/h5>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Trabajo<\/td>\nT\u00edtulo<\/td>\nAutores<\/td>\nResumen<\/td>\n<\/tr>\n
17<\/td>\nA new fairness measure for the housing problem in cooperatives<\/td>\nMarcos Fierro y H\u00e9ctor Cancela (UdelaR)<\/td>\nHousing cooperatives are non-profit organizations whose goal is to provide an affordable housing solution to their members. Once the units are built, the cooperative assigns them among its members. Even if the units are built to be as similar as possible, members usually have different\u00a0 preferences. This assignment is known as the Housing\u00a0 Allocation problem. In Uruguay the most common\u00a0 procedure for solving the Housing Allocation was a random draw, which has the disadvantage of not taking into account the members\u2019 preferences. Some years ago a group of students, graduates and professors of the Universidad de la Rep\u00fablica developed the MTAV tool for solving the Housing Allocation taking into account these preferences. This tool applies a sequence of two Mixed Integer Programming models for optimizing the average satisfaction of the members while at the same time satisfying a fairness constraint maximizing the satisfaction of the \u201cless satisfied\u201d of the members. In this work, we show that the MTAV procedure can be improved. We define a new fairness measure for the housing problem, defined as the standard deviation of the satisfaction values of the members after the assignment. We devise a Constraint Programming model which can search for solutions attaining the same individual and average satisfaction values as the previous method, and optimizing the new fairness measure.<\/td>\n<\/tr>\n
18<\/td>\nModelo de optimizaci\u00f3n para la recolecci\u00f3n peri\u00f3dica de residuos patol\u00f3gicos empleando una representaci\u00f3n basada en patrones de visitas<\/td>\nSebasti\u00e1n N. Pereira (INGAR CONICET UTN), Gabriela Corsano (CONICET) y Yanina Fumero (INGAR CONICET UTN)<\/td>\nEn este trabajo se desarrolla una herramienta matem\u00e1tica para abordar la recolecci\u00f3n de residuos patol\u00f3gicos. Se resuelve un problema semanal de asignaci\u00f3n de clientes y ruteo de veh\u00edculos para una flota heterog\u00e9nea. Cada d\u00eda, se debe visitar un grupo de clientes respetando ciertas condiciones y pol\u00edticas de la empresa, como capacidad de los veh\u00edculos, ventanas de tiempos, frecuencia de visitas, entre otros. El objetivo es encontrar las rutas de menor costo que cumplan los acuerdos pactados con los clientes. Para ello, se implementa un modelo de programaci\u00f3n mixta entera lineal y se analiza su rendimiento en una instancia real de una empresa. De los resultados, se observa una mejora computacional respecto de un modelo previamente desarrollado para este escenario.<\/td>\n<\/tr>\n
26<\/td>\nDespacho econ\u00f3mico de generaci\u00f3n distribuida sustentado en flujos \u00f3ptimos de potencia con asignaci\u00f3n de p\u00e9rdidas mediante seguimiento el\u00e9ctrico h\u00edbrido-incremental. Parte 1: Aspectos te\u00f3ricos del modelo<\/td>\nGustavo A. Schweickardt (CONICET) y Omar Faure (UTN)<\/td>\nEl Despacho Econ\u00f3mico Cl\u00e1sico (DE), considera la red mediante las denominadas Ecuaciones de Coordinaci\u00f3n, donde solamente participan las p\u00e9rdidas marginales, bajo restricciones sobre la demanda a abastecer y los l\u00edmites operativos para cada unidad de generaci\u00f3n. La aplicaci\u00f3n de Multiplicadores de Lagrange bajo condiciones Karush-Kuhn-Tucker, proporciona una soluci\u00f3n que expresa se\u00f1ales de precios (sombra), pero alejada de las posibilidades de aplicaci\u00f3n, debido a que la coordinaci\u00f3n requiere introducir un n\u00famero mayor de restricciones de red. Este trabajo propone un Modelo para un DE en Sistemas de Distribuci\u00f3n Troncal (SDEE SbTr) con emplazamiento de Generaci\u00f3n Distribuida, sustentado en Flujos \u00d3ptimos de Potencia (FOP) y asignaci\u00f3n de p\u00e9rdidas mediante un Seguimiento El\u00e9ctrico H\u00edbrido-Incremental (SEH) de los flujos individuales para cada generador.<\/td>\n<\/tr>\n
27<\/td>\nDespacho econ\u00f3mico de generaci\u00f3n distribuida sustentado en flujos \u00f3ptimos de potencia con asignaci\u00f3n de p\u00e9rdidas mediante seguimiento el\u00e9ctrico h\u00edbrido-incremental. Parte 2: Aplicaci\u00f3n<\/td>\nGustavo A. Schweickardt (CONICET) y Omar Faure (UTN)<\/td>\nEste trabajo presenta la aplicaci\u00f3n de un Modelo para un Despacho Econ\u00f3mico en un Sistema de Distribuci\u00f3n Troncal (SDEE SbTr), con emplazamiento de Generaci\u00f3n Distribuida (GD) y\/o Multipuntos de Abastecimiento desde el Sistema Interconectado a nivel Transmisi\u00f3n. Se sustenta en Flujos \u00d3ptimos de Potencia (FOP) y asignaci\u00f3n de p\u00e9rdidas mediante un Seguimiento El\u00e9ctrico H\u00edbrido-Incremental (SEH) de los flujos individuales, para cada generador sobre cada Barra de Demanda. Se describe y es seguida la marcha de c\u00e1lculo, presentando los resultados, para finalmente discutir las ventajas de su utilizaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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