La Selección de Proyectos de Tecnología de Información es importante en la actualidad ya que gracias a estos se consiguen ventajas competitivas que permiten a la empresa en cuestión marcar diferencia en el mercado y generar ventaja competitiva. Por ello una solución que otorgue utilidades y satisfaga las expectativas de la gerencia es indispensable, es por esta razón que se propone un algoritmo metaheurístico que cumpla con dichos requisitos. La propuesta es la implementación de un algoritmo de Búsqueda Tabú (Tabu Search) de tres fases (Básica, Intensificación y Diversificación) que optimice las utilidades de un portafolio de proyectos de Tecnologías de Información. Un punto importante a tener en cuenta es que este algoritmo llega a la solución en un menor tiempo que otros métodos existentes, como son los modelos matemáticos y de simulación, obteniendo resultados iguales o mejores que con los métodos mencionados. Para tener la certeza de que la solución obtenida es buena, se contrastó con otro algoritmo de relativa complejidad (GRASP construcción) mediante métodos estadísticos, teniendo como resultado que la media del algoritmo de Búsqueda Tabú es mayor y por tanto mejor que la del GRASP. Finalmente, se demuestra que la solución propuesta, un algoritmo de Búsqueda Tabú para la selección de proyectos de Tecnología de Información, es una opción a tomar en cuenta para la toma de decisiones al momento de armar un portafolio de proyectos que permita a la empresa generar utilidades y ventaja competitiva.

La mesa de ayuda es un área importante en la resolución de incidentes de tecnologías de información en las empresas, tanto dentro (para la misma empresa y sus empleados) como fuera (para los clientes que la empresa ofrece sus servicios y productos). Sin embargo, la planificación de la resolución de incidentes se hace difícil debido a la imprevisibilidad y espontaneidad de éstos. Dichos incidentes afectan de manera diversa a la continuidad de negocio con consecuencias y tiempo de resolución de diversa magnitud. Asimismo, los técnicos en la mesa de ayuda tienen un tiempo de resolución diverso, con experiencia laboral distinta y son un número finito de personas. Dicho problema se le conoce en problemas de asignación de tareas como “asignación estocástica en línea”. El algoritmo MinIncrease permite la resolución de problemas de asignación estocásticos en línea. Sin embargo, el problema reside en que los técnicos son personas de diversa experiencia que pueden estar divididos en técnicos con mucha o poca experiencia en el ambiente de una mesa de ayuda. No es preciso que al mejor técnico se le asignen incidentes triviales ni que algún técnico no trabaje hasta que aparezca un incidente de su dificultad apropiada. Es por ello que el algoritmo MinIncrease sólo no basta. El siguiente proyecto presenta el diseño de un algoritmo metaheurístico GRASP para la mejoría de un algoritmo MinIncrease. La combinación de estos algoritmos permitirá que los incidentes, a pesar de que su aparición sea imprevista, puedan asignarse a los técnicos de la mesa de ayuda de manera eficiente.

Durante el presente proyecto de fin de carrera se plantea el desarrollo de un algoritmo metaheurístico el cual brinde una buena solución para el problema planteado. Esto se debe a diversos factores como la ubicación del almacén donde se colocaran los productos (rumas o estanterías) y los criterios en base a los cuales se apilaran los productos (tamaño, forma y peso) que deben considerarse al momento de realizar el almacenamiento de productos terminados. Además, como se mencionó anteriormente, estos factores se vuelven más complejos cuando se trata de tuberías, debido a que estas poseen una forma circular. Finalmente, este algoritmo no tiene como objetivo resolver el problema de forma exacta dada la complejidad de tiempo y recursos que presenta; sin embargo, permite obtener una buena solución que pueda cubrir con las necesidades de almacenamiento y que pueda ser ejecutada en un tiempo comprensible a las necesidades del negocio.

Los cambios de régimen en la economía afectan el comportamiento de los activos financieros y suponen retos para los procesos de asignación de activos. Como varios autores han señalado, el Modelo de Optimización de Media-Varianza de Markowitz, ampliamente utilizado desde su publicación en la década de los 50s, presentaba ciertas limitaciones que no fueron consideradas en sus etapas iniciales de desarrollo. En la práctica estas limitaciones se evidenciaron ante la ocurrencia de cambios abruptos en los mercados financieros. En particular, esto sucedió durante la crisis financiera del 2007-2008, siendo los más vulnerables aquellos inversionistas que habían reducido significativamente su exposición a la liquidez para invertir en activos riesgosos. La poca liquidez del mercado impidió a los inversionistas vender sus posiciones riesgosas u obtener coberturas a _n de evitar las caídas pronunciadas de los activos. Este tipo de eventos extremos o riesgos de cola, puso en discusión los límites de la diversificación dada la naturaleza cambiante de los activos financieros y las limitaciones de una estrategia de inversión estática. Más aún, puso en relieve la gran influencia que puede tener el entorno macroeconómico sobre los mercados financieros y su desenvolvimiento de largo plazo. En ese sentido, desarrollos recientes plantean un proceso de optimización dinámico, que se adecúe a la naturaleza cambiante de los activos financieros y que permita incorporar las influencias macroeconómicas en los distintos regímenes. El presente trabajo tiene tres objetivos. En primer lugar, presentar la construcción y formalización matemática del Problema Intertemporal de Asignación de Activos de un inversionista que rebalancea su portafolio de manera dinámica. En segundo lugar, presentar el marco metodológico de un Proceso Oculto de Markov Discreto basado en regímenes cambiantes. El Proceso Oculto de Markov será utilizado para determinar los estados de la naturaleza en base a dos variables macroeconómicas: la tasa de crecimiento del PBI y la tasa de inflación. En tercer lugar, realizar un ejercicio de aplicación enlazando la metodología del Proceso Oculto de Markov Discreto con el Problema de Asignación de Activos del inversionista. Es decir, se incorporará al proceso de optimización de portafolios, los regímenes previamente determinados mediante el Proceso Oculto de Markov. De esta manera, la estimación de las ponderaciones óptimas de los activos financieros dependerá del estado de la naturaleza prevaleciente en cada momento del tiempo. El objetivo último será encontrar una estrategia de asignación de activos que permita ajustar dinámicamente las ponderaciones de los activos financieros de acuerdo a los regímenes determinados por las variables macroeconómicas. Los resultados del ejercicio de aplicación muestran que, en comparación a otras estrategias de inversión estáticas, la estrategia dinámica propuesta genera un mayor retorno ajustado por riesgo (mayor ratio Sharpe); ofrece mayor protección ante caídas abruptas en los mercados financieros, que suelen ocurrir en periodos de estrés; presenta un mayor retorno promedio al final del periodo de análisis y baja volatilidad, y muestra comportamientos más estables a lo largo del tiempo. / Tesis

La presente tesis es un trabajo de análisis y mejora de la gestión de activos físicos de grúas pórtico. El terminal portuario cuenta con distintos tipos de maquinaria pesada para realizar su operación; sin embargo, la grúa pórtico realiza la función principal: el traslado de los contenedores entre el muelle y el buque portacontenedores. Es el principal activo físico de un terminal portuario ya que sin grúas pórtico no se podría realizar la operación principal. El terminal portuario atraviesa una fuerte crisis debido a que no cuenta con una política de gestión de activos físicos. Esto se evidencia en los constantes breakdowns que tienen las grúas pórtico, además del sobre stock acumulado que se tiene en el almacén. Todo eso provoca una disminución constante en la productividad, lo cual genera pérdida de clientes al verse reflejada la situación real en el mercado y en las demoras en la atención, además de excesivos gastos de operación. El principal objetivo es el poder aumentar la vida útil de los activos físicos de las grúas, así como su disponibilidad al disminuir las constantes fallas actuales y sus consecuencias. Para lograrlo se propone la implementación de un Sistema de Gestión de Activos Físicos que abarca conceptos como mantenimiento, criticidad, riesgo, confiabilidad, gastos, etc. Este sistema se enfoca en el manejo óptimo de los activos con el fin de lograr el cumplimiento del plan estratégico de la empresa. Esta propuesta genera un ahorro considerable: si se hubiese implementado en una familia de activos físicos de la grúa pórtico, la empresa no hubiese dejado de ganar en promedio S/. 696 000. Para la implementación se requiere una inversión de S/. 276 000 que en un plazo de 5 años con una tasa del 15% se obtiene un VAN de S/. 844 743.08 y una TIR de 87%. Estos resultados nos permiten concluir la viabilidad de la propuesta y un beneficio para la empresa

En la presente tesis se demuestran de manera exhaustiva las principales propiedades del CVaR presentadas en los trabajos de Rockafellar y Uryasev (2000, 2002). En particular, se completan las demostraciones del teorema a través del cual se puede minimizar al CVaR utilizando la función auxiliar F®. Estos resultados se mantienen cuando la función de distribución de pérdidas presenta discontinuidades e incluso saltos. Además, se demuestra que el CVaR es continuo con respecto al nivel de confianza elegido y se demuestra que es una medida de riesgo coherente. Por otro lado, se realiza la optimización de un portafolio de inversión utilizando al CVaR como medida de riesgo. Dado que la evidencia estadística muestra que los activos no siguen un comportamiento gaussiano, se utiliza la teoría de cópulas para modelar la dependencia contemporánea de los datos. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos de la optimización del modelo media-varianza de Markowitz (M-V) frente a los obtenidos en el modelo media-CVaR (M-CVaR). / Tesis

El presente trabajo -Intuición y rigor en la resolución de problemas de optimización. Un análisis desde el enfoque ontosemiótico de la cognición e instrucción matemática- proporciona un aporte teórico con un estudio de la intuición, en particular de lo que llamo “intuición optimizadora”, en el marco del enfoque ontosemiótico de la cognición e instrucción matemática; y un aporte práctico, con el propósito de contribuir a mejorar la calidad de la educación matemática, haciendo propuestas concretas con fundamento matemático y didáctico para la inclusión de problemas de optimización en la educación básica, de modo que desde la niñez se estimule una intuición optimizadora sin descuidar el rigor, como parte de una formación científica integral.

En esta tesis de maestría, se aborda el problema de identificar los parámetros de ponderación en las funciones de coste definidas por un problema de control óptimo. Debido a la naturaleza del problema, abordado como un problema inverso, el enfoque de este trabajo es asegurar el buen planteamiento de los problemas de control óptimo inverso, un aspecto crucial que garantiza la viabilidad, unicidad y estabilidad de las funciones de coste estimadas. El estudio emplea la metodología del regulador cuadrático lineal (LQR) dentro de un sistema lineal. Un aspecto central de esta investigación es la determinación de los parámetros Q y R en el enfoque LQR, que desempeñan un papel fundamental en la definición de la eficiencia y la eficacia del sistema de control. La tesis examina cómo pueden elegirse óptimamente estos parámetros y el impacto que tienen en el rendimiento del sistema. Además, el estudio explora el uso de restricciones para mejorar la respuesta transitoria del sistema, un factor importante en el diseño de sistemas de control, garantizando que el sistema alcance rápida y eficazmente los requisitos de diseño deseados. En este trabajo se propone un enfoque de dos niveles para resolver el problema de control óptimo inverso. Se trata de utilizar programación semidefinida para recuperar los parámetros de la función de coste y evaluar la optimalidad de la solución. Además, se aborda el problema para encontrar las condiciones para minimizar la función de coste, estimando los parámetros Q y R a partir de las leyes de control observadas, y aplicando restricciones para la optimización. Se concluye con resultados que demuestran la mejora de la respuesta del sistema y un método alternativo que reduce la dependencia de la matriz de ganancia K. / In this master thesis, we address the problem to identify the weighting parameters in the cost functions defined by an optimal control problem. Due to the nature of addressed problem as an inverse problem, the focus of this work is to ensure the well-posedness of inverse optimal control problems, a crucial aspect that guarantees the feasibility, uniqueness, and stability of the estimated cost functions. The study employs the Linear Quadratic Regulator (LQR) methodology within a linear system. Central to this research is the determination of the parameters Q and R in the LQR approach, which play a pivotal role in defining the efficiency and effectiveness of the control system. The thesis examines how these parameters can be optimally chosen and the impact they have on system performance. Additionally, the study explores the use of constraints to enhance the transient response of the system, a significant factor in control system design, ensuring that the system quickly and effectively reaches its desired design requirements. A two-level approach to solving the inverse optimal control problem is proposed in this work. It involves using semidefinite programming to recover cost function parameters and evaluating the optimality of the solution. Also, we address the problem to finding conditions for minimizing the cost function, estimating parameters Q and R from observed control laws, and applying constraints for well-posedness. It concludes with results demonstrating improved system response and an alternative method that reduces dependence on the K-gain matrix. / In dieser Masterarbeit befassen wir uns mit dem Problem der Identifizierung der Gewichtungsparameter in den Kostenfunktionen, die durch ein optimales Kontrollproblem definiert werden. Da es sich bei dem behandelten Problem um ein inverses Problem handelt, liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Sicherstellung der Wohlgeformtheit von inversen Optimalsteuerungsproblemen, einem entscheidenden Aspekt, der die Machbarkeit, Eindeutigkeit und Stabilität der geschätzten Kostenfunktionen garantiert. In der Studie wird die Methode des linearen quadratischen Reglers (LQR) in einem linearen System angewandt. Im Mittelpunkt dieser Untersuchung steht die Bestimmung der Parameter Q und R im LQR-Ansatz, die eine zentrale Rolle bei der Definition der Effizienz und Effektivität des Steuerungssystems spielen. In der Arbeit wird untersucht, wie diese Parameter optimal gewählt werden können und welchen Einfluss sie auf die Systemleistung haben. Darüber hinaus untersucht die Studie die Verwendung von Nebenbedingungen zur Verbesserung des Einschwingverhaltens des Systems, einem wichtigen Faktor beim Entwurf von Regelsystemen, um sicherzustellen, dass das System die gewünschten Entwurfsanforderungen schnell und effektiv erreicht. In dieser Arbeit wird ein zweistufiger Ansatz zur Lösung des inversen optimalen Steuerungsproblems vorgeschlagen. Dazu gehört die Verwendung der semidefiniten Programmierung, um die Parameter der Kostenfunktion zu ermitteln und die Optimalität der Lösung zu bewerten. Außerdem befassen wir uns mit dem Problem, Bedingungen für die Minimierung der Kostenfunktion zu finden, die Parameter Q und R aus den beobachteten Kontrollgesetzen zu schätzen und Einschränkungen für die Wohlgeformtheit anzuwenden. Abschließend werden Ergebnisse vorgestellt, die eine verbesserte Systemantwort und eine alternative Methode zeigen, die die Abhängigkeit von der K-Gain-Matrix verringert.

En diversas aplicaciones prácticas cada vez es más frecuente la presencia de problemas de optimización que involucran variables que deben tomar valores discretos. Debido a su naturaleza combinatoria, los problemas de optimización discretos presentan por lo general una complejidad computacional exponencial, y por tanto son mucho más complicados de resolver que los problemas continuos. El trabajo descrito en esta tesis se ha centrado en el estudio y solución al problema de encontrar el punto de una retícula más cercano a un punto dado. Dicho problema puede originarse, entre otras múltiples aplicaciones prácticas, en la detección de señales en sistemas de comunicaciones inalámbricos MIMO (Multiple Input - Multiple Output). Los problemas de optimización discretos no pueden abordarse con métodos de convergencia rápida basados en derivadas. En su lugar, la solución se obtiene mediante métodos como Ramificación y Poda, programación dinámica y búsquedas heurísticas. El trabajo presentado ha consistido, en primer lugar, en realizar un amplio estudio del estado del arte de los métodos de Búsqueda Directa (que son métodos de optimización no basados en derivadas) y de los métodos Sphere-Decoding (pertenecientes al esquema de Ramificación y Poda). En segundo lugar, se ha abordado la paralelización de estos métodos dirigida a distintas arquitecturas, bien sea arquitecturas con memoria compartida, memoria distribuida y esquemas híbridos; además de explorar, en el caso de la Búsqueda Directa, variantes asíncronas de paralelización. Adicionalmente se proponen mejoras en los propios algoritmos secuenciales. Se diseñaron e implementaron diversas variantes de métodos de Búsqueda Directa, las cuales tuvieron buenos resultados en la resolución del Problema Inverso Aditivo de Valores Singulares, pues lograron converger y obtener mejor precisión en la solución que los métodos basados en derivadas tipo Newton. / Trujillo Rasúa, RA. (2009). Algoritmos paralelos para la solución de problemas de optimización discretos aplicados a la decodificación de señales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7108

El abastecimiento de agua está basado en una compleja infraestructura, que simultáneamente se expande y envejece. Cuando las tuberías sufren roturas, es habitual reparar las tuberías cuando los costes de reparación son claramente superiores a los costes de reemplazo. Los factores que intervienen en la toma de decisiones en un programa de renovación de las tuberías son muy diversos y por ello hay que considerar las variables que intervienen en los fallos de las tuberías. Una vez determinadas las variables de influencia es posible proponer métodos para estructurar un programa de renovación de las tuberías, en función del tipo de datos y de la disponibilidad de los mismos. El objetivo de este trabajo consiste en el desarrollo de un modelo integral para la programación óptima de los trabajos en la priorización de la renovación de las tuberías en las empresas de agua. En este trabajo se propone un modelo integral, constituido por tres sub-modelos (vulnerabilidad, eficiencia e Índice de evaluación de las condiciones físicas, IECF), con el objeto de tener en cuenta los tres aspectos fundamentales en la rehabilitación de tuberías, como son: la vulnerabilidad y la eficiencia de la red y también su comportamiento estructural. Para la estructura y conformación de los modelos que forman parte del modelo integral, se desarrolla la metodología empleada para la asignación de prioridades de renovación de tuberías, mediante el uso del sistema de apoyo a la toma de decisión de las Sumas Ponderadas, así como las herramientas necesarias para ello, detallando las matrices de ponderación de alternativas y valoración de resultados. Una vez desarrollado, se aplica el modelo para la asignación de prioridades de renovación en ocho grupos tuberías de la red de Celaya, Gto. México. En este caso se tiene que hacer la agrupación de puntuaciones parciales de cada tubería respecto a cada uno de los criterios considerados, obteniéndose como resultado la priorización del grupo de tuberías. / Alonso Guzmán, CD. (2010). Modelo híbrido para la toma de decisiones en programas de rehabilitación de tuberías para sistemas de abastecimiento de agua: Aplicación a la ciudad de Celaya, Gto. (México) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8504