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El genial algoritmo para facilitar el transporte en empresas que un matemático ha presentado en la UPNA

Tras revisar prácticas reales de cooperación, planteó la cuestión de forma matemática utilizando modelos de optimización combinatoria.

Dos camiones cisterna.
Dos camiones cisterna.  

Javier Belloso Ezcurra (Pamplona, 1967), director de Tecnologías de la Información de la multinacional ZF-TRW Automotive y profesor e investigador de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha propuesto una herramienta matemática (algoritmo) para evaluar el impacto y los beneficios de las actividades logísticas de cooperación horizontal, que se dan entre empresas que actúan en el mismo nivel de la cadena de suministro.

Esta investigación forma parte de su tesis doctoral, defendida en la citada institución académica. El investigador ha utilizado las matemáticas para optimizar esa cooperación horizontal entre empresas en el ámbito de la logística.

Tras revisar prácticas reales de cooperación, planteó la cuestión de forma matemática utilizando modelos de optimización combinatoria, que son aquellos empleados para resolver problemas con un número de soluciones finito.

ALGORITMO INTELIGENTE

Belloso recurrió al conocido problema del agente viajero para buscar la mejor solución. “Se trata de encontrar la ruta óptima, la de menor distancia, para un viajante que debe recorrer varias ciudades—-señala el investigador, cuya tesis doctoral fue dirigida por el catedrático e investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la UPNA Javier Faulín Fajardo y por el profesor de la Universidad Oberta de Cataluña Ángel A. Juan Pérez—. Desde ese punto de partida, se generan otros problemas más complejos: en lugar de un agente, incluimos varias empresas; en vez de personas, son camiones con determinada capacidad que comparten esas empresas, etc.”.

Este problema del agente viajero es del tipo NP-complejo, esto es, que no existe, hasta la fecha, un algoritmo que lo resuelva en tiempo razonable (polinominal). “Uno de los siete problemas matemáticos del milenio es precisamente encontrar algoritmos polinomiales que resuelvan los problemas NP-complejos”, apunta Javier Belloso.

Basándose en ese problema del agente viajero, el investigador analizó tres modelos de transporte, comenzando desde el más básico al más complejo, que incluye también los anteriores: rutas con entrega y recogida en las que esta se realiza únicamente al final de la ruta; rutas con entrega y recogida en las que la recogida tiene lugar en cualquier momento; y rutas de flota heterogénea, es decir, con vehículos de diferente capacidad de carga.

Para resolver cada modelo, se utilizaron algoritmos meta-heurísticos y se emplearon metodologías basadas en la aleatoriedad sesgada. Como aclara el autor, “los algoritmos meta-heurísticos son aquellos que, con cierta inteligencia, evalúan solo el conjunto de soluciones más prometedoras en lugar de recorrerlas todas”.

“Y utilizar la aleatoriedad sesgada al construir un algoritmo consiste en que, en cada paso, en lugar de elegir la solución mejor, se asigna cierta probabilidad al resto de soluciones candidatas —explica—. De esta manera, se abre el abanico de soluciones, porque la mejor solución final a un problema no tiene que ser necesariamente la más prometedora en cada paso. Sucede como en el ajedrez, donde un movimiento puede parecer el mejor a corto plazo, pero no el mejor a la postre. Por eso, es preciso dar una oportunidad a otros movimientos que, en principio, no nos parecen los mejores”.

UN ALGORITMO MEJOR QUE OTROS

El algoritmo propuesto por Javier Belloso se comparó con otros y se comprobó estadísticamente que su solución mejora los creados por otros autores, especialmente, en el modelo de transporte más complejo, el que incluye vehículos de distintas capacidades de carga.

De este modo, el investigador ha puesto a disposición de las empresas una herramienta para evaluar el impacto y los beneficios de actividades logísticas de cooperación horizontal.

“La logística es un campo en el que siempre se trata de reducir costes, porque no aporta apenas valor al proceso productivo. La tendencia actual en la optimización de la logística es la centralización: emplear menos centros logísticos, pero de mayor tamaño. Creo que el siguiente paso en este camino de optimización va a ser la cooperación horizontal entre empresas”, comenta el investigador.

Y, como se ha demostrado con la tesis, que ha obtenido la calificación de sobresaliente “cum laude”, la investigación operativa, que emplea modelos matemáticos, estadística y algoritmos en la toma de decisiones, tiene mucho que aportar en este campo. “Las matemáticas son mucho más que números. Son orden, coherencia, relaciones”, concluye el investigador.

BREVE CURRÍCULUM

Javier Belloso es licenciado en Informática por la Universidad del País Vasco, Máster en Dirección de Proyectos de Ingeniería por la Universidad Pública Navarra, PDG en dirección General por el IESE de la Universidad de Navarra y director de proyectos profesional por el Project Management Institute.

Como investigador, ha publicado varios artículos en revistas científicas y ha participado en más de una veintena de congresos nacionales e internacionales. Además, forma parte del Grupo de investigación DECYL (Datos, Estadística, Cualidad y Logística) de la Universidad Pública de Navarra y del Grupo de Investigación DPCS-ICSO (Distributed Parallel and Collaborative Systems-Internet Computing & Systems Optimization) de la Universitat Oberta de Catalunya.

En el campo de la docencia, ha ejercido la docencia en los departamentos de Ingeniería Matemática e Informática y de Automática y Computación de la UPNA, donde actualmente es profesor en el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas. Además, es director de Tecnologías de la Información de la empresa ZF-TRW en su planta de Pamplona, además de haberlo sido en otras plantas europeas de esta multinacional desde 2008.


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