Solución del problema de asignación de recursos en la adquisición de bienes, implementando algoritmos metaheurísticos

Abstract

En esta investigación se aborda el problema de la asignación de recursos en la adquisición de materiales o equipos en el sector público, con un enfoque combinatorio. Para ello se implementa un solucionador con dos algoritmos metaheurísticos para resolver el problema con el objetivo de optimizar el tiempo de las tareas relacionadas y obtener el aprovechamiento óptimo de los recursos económicos disponibles, así como la satisfacción de la demanda y la minimización de los tiempos de preparación de los pedidos. Los algoritmos metaheurísticos han demostrado ser estrategias eficientes para resolver problemas combinatorios; sin embargo, no existen trabajos documentados que se relacionen directamente con el problema de adquisición de bienes en el sector público, caso de estudio abordado en el presente trabajo; de la misma forma, se han aplicado para resolver otros tipos de problemas combinatorios tales como inventarios y producción, con el objetivo de optimizar costos en los procesos. Por ello, se propone en el presente trabajo un modelo matemático de programación entera, para resolver un problema de adquisición de bienes con recursos limitados, el cual es resuelto a través de dos algoritmos metaheurísticos: el algoritmo Genético Simple, conocido como un algoritmo eficaz en problemas de agrupación; y el algoritmo de Sistema de Colonia de Hormigas, conocido como una opción viable en problemas de planificación de rutas. Estos algoritmos fueron probados con un conjunto de casos de prueba generados para el problema. La aplicación desarrollada incluye también un escenario determinista, basado en prioridades por el atributo de proveedor, incluido como consecuencia de una restricción operativa del caso de estudio. Las pruebas realizadas sobre los algoritmos muestran que el algoritmo Genético obtiene el 98% de optimización de la función objetivo formulada para el problema, mientras que el algoritmo de Optimización de Colonia de Hormigas logra el 82% en un tiempo de cómputo razonable (38 seg. y 26 seg. respectivamente). Lo que demuestra que el problema formulado corresponde a la familia de problemas de agrupación. Lo que muestra la viabilidad del uso de algoritmos metaheurísticos en la solución de problemas con satisfacción de restricciones, los cuales constituyen la base para el desarrollo de sistemas de planeación de tipo ERP (Enterprise Resource Planning), con múltiples aplicaciones tanto organizacionales como industriales.