Ingeniero Civil Matemático / El objetivo principal del presente trabajo de memoria de título es el cálculo de cotas para precio de la anarquía de algunos juegos asociados a problemas de scheduling. Se comienza realizando una revisión general de lo que son los problemas de scheduling, un algoritmo de aproximación y la relación que existe entre teoría de juegos y los problemas de scheduling. Ahí se identifica el cuociente de aproximación del algoritmo de Smith para problemas de scheduling, con el precio de la anarquía de un juego asociado. Se realiza también una revisión de los principales resultados conocidos útiles para el presente trabajo. Más adelante se calcula el precio de la anarquía para ciertos juegos de scheduling donde la función objetivo es la suma ponderada de los tiempos de completación. Se demuestra que en el caso de máquinas idénticas, el precio de la anarquía en estrategias mixtas es 3/2. Se demuestra también que en máquinas paralelas con velocidades, el precio de la anarquía es mayor o igual a 2. Por último, se prueba acá que en el caso en que todos los trabajos tienen el mismo tamaño, el precio de la anarquía del juego de scheduling en máquinas paralelas con velocidades y suma ponderada de los tiempos de completación como función objetivo es 1. Para seguir se estudia el juego asociado al problema de scheduling en el cual la función objetivo es la suma de los tiempos de completación, y las máquinas son todas excepto una idénticas entre sí, la máquina restante es de velocidad mayor a las demás, y las máquinas que son más lentas son una cantidad suficientemente grande. Para este juego de scheduling se demuestra que el precio de la anarquía es e/(e-1). Después se estudia el juego mencionado anteriormente en su caso más general, en el cual la cantidad de máquinas lentas no está restringida a ser suficientemente grande. Para este problema se demuestra que el precio de la anarquía está acotado superiormente por 5/3. Se muestra además un problema de programación lineal cuyo óptimo acota superiormente el precio de la anarquía del juego de scheduling de máquinas paralelas con velocidades y suma de los tiempos de completación como función objetivo. Finalmente, se plantea como conjetura que el precio de la anarquía del juego asociado al problema de scheduling más general antes mencionado es efectivamente e/(e-1), y se muestran pruebas computacionales que fueron realizadas, con las cuales se justifica el plantear esta conjetura.

Ingeniero Civil Matemático / El propósito de esta memoria es estudiar un modelo de aprendizaje en juegos repetidos. A diferencia de otros esquemas estudiados en la literatura, en este caso se estudia una situación en que los jugadores disponen de muy poca información, pudiendo observar solamente el pago recibido en cada etapa pero sin observar las estrategias usadas por los demá́s jugadores ni sus correspondientes pagos. En base a la información individual recolectada a medida que se desarrolla el juego, cada jugador genera una percepción del pago esperado de las distintas estrategias puras, y en base a estas percepciones adapta su comportamiento para las siguientes etapas del juego. En el capítulo 1 se presentan los modelos de las principales referencias bibliográficas, junto a los resultados mas relevantes que allí se obtienen. Se definen además las instancias y variantes a los modelos anteriores con las que se trabajará a lo largo de esta memoria. El capítulo 2 contiene todas las herramientas técnicas y conocimientos previos que fueron necesarias para desarrollar los resultados obtenidos. Se comienza con una sección de introducción a la topología diferencial, cuya principal referencia es el texto Topology from the differentiable viewpoint de Milnor, donde el resultado de mayor interés es el conocido Teorema de Poincaré-Hopf. En la siguiente sección se describen resultados referentes a martingalas, diferencias de martingalas y algunos teoremas de convergencia. La última sección está dedicada a estudiar los algoritmos de aproximación estocástica, basado en trabajos de las principales referencias en el tema, como Benaïm, Chen y Kushner. El capítulo 3 está dedicado a estudiar el proceso de aprendizaje propuesto, que consiste en una regla de actualización de las percepciones de los jugadores sobre su espacio de estrategias puras al enfrentarse a un juego repetido, los resultados asintóticos (cuando la iteración n tiende a ∞) guarda estrecha relación con una dinámica continua asociada, cuyos puntos estacionarios corresponden a los equilibrios de Nash de un juego potencial subyacente. Bajo la regla de decisión Logit y algunas condiciones sobre los parámetros del modelo, se obtienen interesantes resultados de convergencia casi segura y con probabilidad positiva a atractores de la dinámica continua. Finalmente en el capítulo 4 se estudia el modelo de Cominetti et al. [7], para unas instancias específicas (caso de 2 y 3 jugadores con 2 rutas) con el objetivo de contar a cantidad de equilibrios del sistema.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Hace algunas décadas ha nacido dentro de la investigación de operaciones la subdisciplina denominada sports scheduling, la cual se propone abordar los problemas y desafíos que se presentan en el diseño de torneos deportivos. Esta tesis pretende ser una contribución al área de sports scheduling dentro del contexto del fútbol profesional chileno. Su objetivo es modelar de modo conjunto los dos principales torneos del fútbol profesional chileno, la Primera A y la Primera B, utilizando instancias basadas en la temporada 2015-2016. Debido a la complejidad del modelo, que es consecuencia de la enorme cantidad de restricciones y de variables que contiene, una resolución directa por medio de un solver estándar actual no entrega resultados en tiempos razonables. Por ello, es necesario desarrollar una estrategia que permita disminuir los tiempos de resolución. Esta estrategia está basada en el empleo de patrones asociados a equipos, los cuales establecen sus secuencias de localías y visitas. La estrategia desarrollada consiste en una metodología secuencial que comienza con la obtención de patrones por medio de un modelo generador que considera las restricciones básicas del problema, entre las cuales se encuentran aquellas que fijan localías y visitas de antemano. Posteriormente, los patrones obtenidos son asociados a los equipos en el modelo principal, con lo cual se asegura que al comienzo de su resolución las restricciones básicas estén satisfechas. Luego, se intenta incluir la mayor cantidad de las restricciones faltantes dejando fijos todos los patrones. Para aquellas restricciones que no se haya podido incluir, se puede relajar de 2 a 4 patrones hasta que se encuentre un nuevo conjunto de patrones factibles. Los resultados obtenidos al aplicar la estrategia descrita son satisfactorios. La mayor parte de las restricciones se incluye fijando los patrones obtenidos por el modelo generador de patrones, mientras que la relajación de algunos de ellos permite agregar las restantes. Los tiempos de resolución son razonables, pues el mayor de ellos, correspondiente al del modelo que considera todas las condiciones impuestas sobre la temporada 2015-2016, es menor a media hora.

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