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Title:	OPTIMIZACIÓN DEL PROBLEMA DE SELECCIÓN DE CARTERA DE PROYECTOS CON PARÁMETROS DIFUSOS TRIANGULARES
Authors:	Velasco Ocejo, Luis Mario.
Issue Date:	2021-11-01
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Description:	El problema de selección de cartera de proyectos, al igual que todas aquellas situaciones que involucran la inversión de recursos, representa un proceso de vital importancia para las entidades organizacionales, ya que de la selección de una cartera apropiada dependerá la posible obtención de beneficios. Su resolución implica tomar en consideración distintos objetivos (a menudo en conflicto) y restricciones impuestas por la entidad organizacional, lo que permite abordarlo como un problema de optimización. Sin embargo, como suele ocurrir en diversas situaciones del mundo real, la información disponible acerca de dichos elementos puede verse afectada por un factor que puede provenir de distintas fuentes que van desde una pobre especificación de elementos, hasta factores externos que provocan la variabilidad de presupuestos y costos a través del tiempo: la incertidumbre. Bajo este contexto, aquella entidad encargada de resolver el problema se verá forzada a trabajar con información que no describe de forma precisa los presupuestos, costos y beneficios que representan la inversión de recursos en una determinada cartera de proyectos. Para ello, dicha información deberá ser adecuadamente manipulada y modelada empleando alguna estrategia que permita su incorporación a modelos de optimización matemática. En la literatura, la incertidumbre presente en este problema ha sido modelada empleando una gran variedad de estrategias como intervalos, enfoques probabilísticos, conjuntos difusos, entre otros. La estrategia utilizada dependerá de las características de la incertidumbre. Este trabajo de tesis aborda la incertidumbre presente en los parámetros (presupuestos, costos y beneficios) del problema de selección de cartera de proyectos empleando como estrategia de modelado números difusos triangulares, una estrategia escasamente utilizada de acuerdo a la revisión de trabajos relacionados. Dicha estrategia es utilizada para proponer un nuevo modelo matemático del problema. Además, se proponen dos algoritmos de solución basados en la metodología del algoritmo genético de no dominancia Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II, por sus siglas en inglés): Tri-NSGA-II-CD y Tri-NSGA-II-SSD. Uno de ellos incorpora el estimador de densidad Desviación de Dispersión Espacial (Spatial Spread Deviation, SSD por sus siglas en inglés) que permite mejorar la distribución de soluciones en los frentes de Pareto. Para evaluar el desempeño de los algoritmos propuestos, se realizaron una serie de experimentos sobre conjunto de instancias de distintos tamaños. Para dicha evaluación se usaron dos métricas clásicas: hipervolúmen y dispersión generalizada. Las conclusiones de la evaluación experimental fueron validadas con la aplicación de dos pruebas no paramétricas de hipótesis: Wilcoxon y Friedman. Los resultados de la evaluación de dichas pruebas permiten observar el impacto de la incorporación del estimador de densidad SSD
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
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