Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / La gestión en deportes es una creciente y muy productiva área para aplicaciones de Gestión de Operaciones. Dentro de una liga deportiva existen múltiples factores tanto económicos y logísticos que la transforman en un interesante elemento de estudio. Hasta la fecha, los investigadores de esta disciplina, conocida mundialmente como Sports Scheduling, se han centrado principalmente en resolver el problema de la programación de partidos o fixtures considerando diversas condiciones, que lo suelen convertir en un problema combinatorial de difícil solución con múltiples aproximaciones. Estas condiciones se refieren a conseguir mayores beneficios económicos tanto para los equipos participantes como para las entidades organizadoras, mayor equidad deportiva, espectáculos más seguros y torneos más atractivos para el público, entre otros objetivos. Por lo tanto, crear un torneo para una gran cantidad de equipos y muchas solicitudes se convierte en una tarea engorrosa, que dará como resultado una solución poco óptima si no se realiza de la manera adecuada.
El presente Trabajo de Memoria tiene por objetivo diseñar un calendario deportivo para la Liga Metropolitana y V región de balonmano temporada 2019, organizado por la Federación Chilena de Balonmano, en las versiones Oro y Plata, categorías dama y varón. Para esto, se utilizan herramientas de modelamiento con programación entera. Esta se basa en restricciones, indicando cómo las variables se relacionan entre sí. Todas las variables del problema tienen un dominio finito y se selecciona un valor de su dominio finito para cada una de las variables, de tal manera que se cumplan todas las restricciones.
Para encontrar el calendario que mejor se ajuste a las necesidades de los equipos y de la federación se modela como un problema de programación lineal. Se cuenta con información de los clubes pertenecientes a los torneos, además de sus preferencias y las condiciones impuestas por la federación chilena de balonmano que permitirán esclarecer las restricciones. Esto complementado con la función objetivo resultado de la detección de necesidades en el transcurso de la investigación.
Los modelos utilizan entre 3 a 7 familias de variables binarias y alrededor de 30 restricciones cada uno. Si se intenta dar solución a estos problemas en un computador con 4 GB de memoria RAM y procesador Intel Core 2 Duo 2.20 GHz utilizando Gurobi con Python y como solver Simplex, no hay solución de más de 30 horas.
Los 3 modelos planteados resuelven el problema principal, sin embargo, se opta por sugerir el último modelo que logra decidir sobre horarios y categorías por cada fecha, ya que es el que mejor se adapta a las necesidades del organizador y que vela por un mejor funcionamiento de una liga de carácter aficionado que se fusiona con otra región.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/170942 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Jara Kara, José Ignacio |
| Contributors | Saure Valenzuela, Denis, Conca Kehl, Patricio, Durán, Guillermo |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
Page generated in 0.0023 seconds