{"id":2405,"date":"2024-10-16T21:48:00","date_gmt":"2024-10-16T21:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2024\/?page_id=2405"},"modified":"2024-11-08T19:26:09","modified_gmt":"2024-11-08T19:26:09","slug":"sala-i-sesion-de-trabajos-de-optimizacion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/epio.org.ar\/endio-epio-2024\/sala-i-sesion-de-trabajos-de-optimizacion\/","title":{"rendered":"Sala I – 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 16:00 a 17:30 hs.<\/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
25<\/td>\nModeling a fresh products harvesting and distribution problem in resilient supply chain<\/td>\nAlejandro R. Contreras-Roa y V\u00edctor M. Albornoz (USM)<\/td>\nThis research presents an integrated approach of common problems in a fresh fruit supply chain framework: management zone delineation, harvest scheduling, perishability and distribution management problems. The proposed methodology considers a mixed-integer stochastic optimization model who maximizes the total profit along the planning horizon. The model includes the capacity to process the product to artificially extend its shelf-life, a process widely used in the fruit export sector to delay the oxidation of fruits and vegetables. With the goal of making a resilient planning framework, it also includes possible disruptions in the supply chain and decisions that allow the producer to recover quickly and effectively from those disruptions, which is critically important for fresh products supply chains. Additionally, our model is extended applying a quantitative risk management formulation based on the Conditional Value-at-Risk (C-VAR) in the recourse problem. The main goal of this contribution is to provide a decision support system with significant information for farmers and decision maker in the fresh fruit supply chain management problem.<\/td>\n<\/tr>\n
40<\/td>\nDespacho econ\u00f3mico multiobjetivo de generaci\u00f3n distribuida sustentado en FOP SEH con c\u00e1lculo de costos intr\u00ednsecos. Parte 1: Aspectos te\u00f3ricos del modelo<\/td>\nGustavo A. Schweickardt (CONICET) y Omar Faure (UTN)<\/td>\nEn el presente trabajo se propone un novedoso Modelo para el Despacho Econ\u00f3mico Multi-objetivo 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. Se plantean los desarrollos te\u00f3ricos, considerando tres Objetivos a Minimizar: el Costo Total de Operaci\u00f3n de las unidades generadoras, las Emisiones Totales expresadas en Equivalente de CO2 (Eq CO2) que las mismas producen, y las P\u00e9rdidas Totales del Sistema. El Modelo, tratando estas Funciones Objetivos como Conjuntos Difusos, permite, adem\u00e1s, la estimaci\u00f3n de los Costos Intr\u00ednsecos de las Emisiones y P\u00e9rdidas Totales en el Punto \u00d3ptimo de Operaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n
41<\/td>\nDespacho econ\u00f3mico multiobjetivo de generaci\u00f3n distribuida sustentado en FOP SEH con c\u00e1lculo de costos intr\u00ednsecos. 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 Multi-objetivo 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 Conjuntos Difusos, Flujos \u00d3ptimos de Potencia (FOP) y asignaci\u00f3n de p\u00e9rdidas mediante el Seguimiento El\u00e9ctrico H\u00edbrido-Incremental (SEH) de los flujos individuales, para cada generador sobre cada Barra de Demanda. Desde la soluci\u00f3n alcanzada, son estimados los Costos Intr\u00ednsecos de las P\u00e9rdidas y de las Emisiones expresadas en Equivalente de CO2. 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
49<\/td>\nAlgoritmo progressive hedging con descomposici\u00f3n en clusters para optimizaci\u00f3n estoc\u00e1stica de gran escala<\/td>\nV\u00edctor Viana (UdelaR UTEC), H\u00e9ctor Cancela (UdelaR) y Lorena Pr\u00e1denas (UdeC)<\/td>\nEste trabajo presenta una extensi\u00f3n del algoritmo Progressive Hedging para mejorar la resoluci\u00f3n de problemas de optimizaci\u00f3n estoc\u00e1stica de gran escala. La propuesta principal, denominada Progressive Hedging con Descomposici\u00f3n en Clusters, incorpora una etapa de reducci\u00f3n de escenarios mediante t\u00e9cnicas de clustering antes de aplicar el algoritmo Progressive Hedging. Se presenta tambi\u00e9n una implementaci\u00f3n paralela utilizando la librer\u00eda mpi-sppy. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto logra una reducci\u00f3n significativa en el tiempo de c\u00f3mputo, manteniendo la calidad de las soluciones. Este enfoque permite abordar problemas estoc\u00e1sticos de mayor dimensionalidad que los m\u00e9todos convencionales, con aplicaciones potenciales en planificaci\u00f3n de producci\u00f3n, gesti\u00f3n de cadenas de suministro y optimizaci\u00f3n en la asignaci\u00f3n de recursos.<\/td>\n<\/tr>\n
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