La creciente urbanización e industrialización de la sociedad, sumado a una disponibilidad finita de recursos naturales, vuelve primordial hallar soluciones sustentables y eficientes que permitan la valorización de los residuos y su reincorporación nuevamente en forma de recursos al sistema productivo o, en su defecto, su correcta disposición final. Estas soluciones no sólo deben mitigar los importantes impactos ambientales asociados a un manejo inadecuado de residuos sino también, a través de una implementación simple y poco costosa, deben contribuir a la prosperidad de las comunidades, sobretodo aquellas que presentan acuciantes problemas de desarrollo. La Investigación Operativa, disciplina que consiste en el uso de modelos matemáticos y computacionales con objeto de racionalizar el proceso de toma de decisiones, puede realizar un aporte fundamental en el logro de sistemas eficientes que permitan satisfacer las necesidades actuales de la sociedad sin comprometer las generaciones futuras. Es por eso que en esta Tesis se analizan modelos para el diseño de los primeros eslabones de la cadena de logística inversa de Residuos Sólidos Urbanos (RSU) diferenciados en un ambiente urbano. En la primer parte, se aborda el problema de optimizar la localización de puntos de acumulación de residuos en un entorno urbano, a través de un sistema de contenedores comunitarios, considerando los objetivos de minimizar el costo del sistema así como maximizar la calidad del servicio brindado. Los modelos se aplican sobre escenarios de dos ciudades distintas. La primera es la ciudad de Bahía Blanca (Argentina), donde se comparan dos métodos para optimizar problemas multiobjetivo discretos. El segundo caso se corresponde a la ciudad de Montevideo (Uruguay), donde debido a la mayor complejidad de los escenarios se propone una reforma a uno de los métodos utilizados en el caso anterior a los efectos de poder abordar el problema. En ambos caso se logran obtener un conjunto de soluciones mutiobjetivo del problema. La segunda parte de este trabajo se enfoca sobre los problemas de ruteo de vehículos para optimizar los recorridos de los transportes que deben recolectar los residuos acumulados. Luego de un primer análisis, se encuentra un tema que aún no ha sido completamente estudiado en la literatura, y que ha sido aplicado en problemas de transporte de RSU, como lo es el concepto de "atracción visual" en problemas de ruteo. Se desarrolla una extensa revisión del concepto de atracción visual, analizándose su origen, su relación con los objetivos tradicionales y su importancia en las aplicaciones prácticas de la planificación de rutas. Además, se aplican y comparan las diversas métricas utilizadas para medir atracción visual disponibles en la literatura a los encontrando similitudes entre algunas de las métricas y, a partir de ello, se realizan recomendaciones para que otros autores puedan elegir la métrica que mejor se ajuste a sus intereses. Finalmente, se presenta una heurística para optimizar la atracción visual en una variante del problema de ruteo, la cual logra mejorar la atracción visual con respecto a otras soluciones propuestas en la literatura para un conjunto de instancias. / An increasing urbanized and industrialized society, in addition to a shortage of natural resources, has put pressure on the necessity of implementing efficient and sustainable policies that allow the recovery of the resources that are present in our waste, or, at least, allow a suitable final disposition. These policies should not only mitigate the severe environmental impacts associated to garbage mishandling but also, through an inexpensive and straightforward implementation, help to enhance the prosperity of the communities, especially those that are struggling to find a path of sustainable development. Operations Research, a discipline that consists in the development of support tools for the decision-making process through mathematical and computational models, can enormously contribute to obtain eficient systems that satisfy the current society needs without reducing the chances of future generations to have an equally high standard of living. For these reasons, in this Thesis different models to optimize the initial stages in the reverse logistic chain of Municipal Solid Waste (MSW) are analyzed. On the first stage, the problem of optimizing the location of garbage accumulation points in an urban area, while considering the aims of reducing investment costs and enhancing the quality of service, is addressed. The models are applied to scenarios that belong to two dfferent cities. The first one is the Argentinian city of Bahía Blanca, where two different multiobjective resolution methods for discrete problems are compared. The second case corresponds to the Uruguayan city of Montevideo, where due to the higher complexity of the analyzed scenarios a slight reform has to be made to the resolution method used in the first city. In both cases it was possible to obtain a set of multiobjective solutions of the proposed scnarios. The second part of this Thesis focuses on the routing problems in waste management. After an initial revision, it was found that some works consider visual attractiveness in their optimization process, a topic that has not been completely studied yet. A throughout bibliographic review is performed in order to shed some light on the concept of visual attractiveness and its importance for real-world applications. Furthermore, the different metrics that are used in the literature are compared with the aim of finding similarities and making suggestions about the suitability of each metric in different contexts. Finally, a heuristic to that is able to optimize visual attractiveness in a variant of routing problems is proposed.

En el presente estudio doctoral se aborda el tema de la Gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (GIRSU) con el objetivo de describir los sistemas y analizar la eficiencia en la gestión táctica de los mismos. Para ello, se seleccionaron dos regiones de interés, el Sudodeste de la Provincia de Buenos Aires (SOBA) y Cataluña, a partir de los cuales se recolectaron los datos necesarios de 18 y 19 municipios respectivamente, para evaluar la eficiencia relativa de los mismos mediante el análisis DEA. Se realizaron diferentes modelos DEA, con rendimientos constantes y variables, para obtener distintos resultados, así como las recomendaciones necesarias para llevar los municipios hacia la eficiencia. Los resultados indican a Bahía Blanca como la única localidad del SOBA que registra la máxima eficiencia en todos los análisis, y a Terrasa en la región de Cataluña. Posteriormente, se utilizan los resultados obtenidos en DEA para entrenar Redes Neuronales Artificiales y formular modelos de Regresión Lineal, que ayuden en la toma de decisiones de largo plazo, respecto a la proyección de aumento de generación de RSU así como la planificación inicial de recursos para que los municipios del SOBA migren a un sistema de GIRSU que valorice los RSU, como el instalado en Cataluña. Los resultados muestran que sólo las localidades de Bahía Blanca, Carmen de Patagones, Laprida, Monte Hermoso y Villalonga, necesitarían ampliar su capacidad actual de camiones para migrar a un sistema por contenedores (además de adaptarlos con la tecnología necesaria), mientras que, en cuestión de disponibilidad de personal, todas las localidades muestran estar sobradas y preparadas para migrar a dicho sistema. / In the present thesis, the tactical management of Municipal Solid Waste Management (MSW) is addressed with the aim of describing the system and analyzing its efficiency. For this, two regions of interest were selected, the Southeast of the Province of Buenos Aires of Argentina (SOBA) and Catalonia, Spain. For this purpose, data from 18 and 19 municipalities respectively for each region was collected to evaluate the relative efficiency through the DEA analysis. Different DEA models were applied with constant and variable yields to obtain different efficiency results as well as the recommendations to enhance the efficiency of the municipalities. The results indicate that Bahia Blanca is the only SOBA locality that registers maximum efficiency in all the performed analyses. Similarly, Terrasa is the efficient locality in the region of Catalonia. Later, the results obtained in DEA were used to train Artificial Neural Networks and to formulate models of Linear Regression that support the decision-making process in the long run, considering the expected increment in the MSW generation waste. In order to migrate to a system that recovers the resources from waste, as it is performed in Catalonia), the municipalities from the SOBA Bahía Blanca, Carmen de Patagones, Laprida, Monte Hermoso, and Villalonga need to expand the current capacity of trucks to migrate to a system by containers (in addition to adapting them with the necessary technology). However, in regard to the availability of personnel, the localities do not require to make any adjustment.