Facultad de Ciencias e Ingeniería

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Subject: search.filters.subject.Programación no lineal

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    Algoritmo genético multiobjetivo para la optimización de la distribución de ayuda humanitaria en caso de desastres naturales en el Perú
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-12-03) Aduviri Choque, Robert Alonso; Cueva Moscoso, Rony
    El Perú es un país susceptible a desastres naturales, hecho evidenciado con el terremoto de Pisco en 2007 y el fenómeno de El Niño Costero en 2017. Ante la ocurrencia de un desastre surge una cantidad considerable y variada de ayuda proveniente de distintos lugares: INDECI, empresas privadas, ciudadanía y ayuda internacional. Es posible identificar una demanda de bienes de ayuda diferenciada entre las zonas afectadas; sin embargo, el plan logístico del INDECI no indica un procedimiento de distribución de ayuda humanitaria con sustento científico. Ante esto, en el presente proyecto se propone un modelo de programación no lineal entero mixto que servirá como base para generar un plan de distribución de ayuda humanitaria a gran escala de manera automática, abarcando los niveles nacional y regional luego de un desastre. Asimismo, dado que en escenarios reales el tiempo de ejecución de métodos para encontrar soluciones para este modelo es limitado, se propone el diseño e implementación de un algoritmo genético, el cual es un algoritmo de optimización metaheurístico basado en principios evolutivos que se caracteriza por obtener soluciones aproximadas con un tiempo de ejecución menor al de métodos exactos, y permiten generar poblaciones de posibles soluciones para evaluar múltiples objetivos de optimización como la minimización de la inequidad en la distribución y el costo de transporte. Para probar el método exacto y metaheurístico se generará información a partir de datos disponibles del INDECI y la simulación de datos de prueba a partir de distribuciones de probabilidad. Asimismo, se realizará una comparación entre estos métodos, buscando obtener con el algoritmo genético una efectividad aproximada al del método exacto en un tiempo de ejecución mucho menor, y con el objetivo de conocer a partir de qué tamaño de problema es preferible el uso del algoritmo genético. Finalmente, como cada plan de distribución dependerá de las características del desastre a analizar, se propone la implementación de una interfaz de software para la entrada y visualización de información.
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    Optimización del modelo Media-Varianza-Skewness para la selección de un portafolio de acciones y su aplicación en la BVL usando programación no lineal
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-11-03) Corrales Céspedes, José
    El presente trabajo de Tesis muestra tres metodologías distintas para obtener la composición más eficiente de un portafolio de acciones a través de la optimización matemática, a partir de la media, varianza y asimetría, de algunas acciones seleccionadas del Índice Selectivo de la Bolsa de Valores de Lima, dichas metodologías parten de la ampliación de la Teoría de Portafolios Eficientes de Markowitz. Las acciones fueron seleccionadas teniendo en consideración la antigüedad de su cotización en la Bolsa de Valores de Lima, puesto que se trabaja con precios de acciones semanales, aquellas que recientemente cotizan en bolsa no tienen información suficiente para obtener matrices de varianza/covarianza y asimetría/coasimetría, adecuadamente definidas. La primera metodología de solución genera portafolios que se encuentran en la Superficie Eficiente, es decir portafolios que no pueden mejorar en alguna de las variables (media, varianza o asimetría) sin desmejorar en otra, la selección de cualquiera de ellos dependerá de las características del inversionista, como el nivel de aversión al riesgo, entre otros. La segunda metodología es la optimización Lexicográfica, basada en la optimización sucesiva de la media, varianza y asimetría, teniendo siempre como restricciones los parámetros obtenidos en la optimización anterior. Dado que el orden de las optimizaciones influye en la solución final, se aplicó la metodología bajo todas las combinaciones posibles. Los portafolios que se obtuvieron fueron soluciones de esquina, y en la mayoría de los casos no hubo cambio desde la primera optimización. La tercera metodología es la optimización por Niveles Objetivo, donde se plantean objetivos deseables de media, varianza y asimetría, que en nuestro caso fueron los obtenidos de los portafolios del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima y del Índice Selectivo de la Bolsa de Valores de Lima. El portafolio solución superó en todos los casos los índices objetivo.