Publicación: Propuesta de algoritmo metaheurístico aplicado a la planeación y optimización de acarreos para un proyecto vial en el Oriente Antioqueño
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RESUMEN: En Colombia, el desarrollo de infraestructura vial enfrenta desafíos históricos y económicos significativos. La inversión estatal en vías es insuficiente y sujeta a ciclos económicos y cambios de gobierno, mientras que la participación privada, mediante asociaciones público-privadas (APP), también enfrenta riesgos financieros considerables. Los costos de acarreo en zonas montañosas, que representan alrededor del 25%, o menos, del costo constructivo y son sensibles a factores como los precios de gasolina, pueden afectar la rentabilidad del proyecto y aumentar los riesgos financieros para los inversores. Esto subraya la necesidad de una planificación financiera y operativa robusta de los acarreos para optimizar el flujo de caja y asegurar la viabilidad del proyecto. Para abordar este problema, el proyecto propuso un algoritmo metaheurístico basado en Simulated Annealing, aplicado a la planificación y optimización de acarreo en el proyecto vial Ruta del Agua, variante Doradal, ubicado en el Oriente Antioqueño. El objetivo general fue desarrollar y validar un algoritmo que, mediante la discretización de elementos finitos, permitiera reducir los costos de acarreo y mejorar la eficiencia operativa. En el caso de estudio de la Ruta del Agua, variante Doradal, localizado en el oriente antioqueño, la implementación del algoritmo logró una disminución del 4,93% en los acarreos, equivalente a un ahorro aproximado de 35 millones de pesos colombianos. Esta optimización no solo reduce costos directos, sino que también mejora la planificación del transporte, minimizando recorridos largos y evitando pendientes inadecuadas para la maquinaria. La metodología se fundamentó en la definición de variables, condiciones, función objetivo (en este caso, el trabajo mecánico experimentado por la maquinara) y un método de solución probabilístico. El algoritmo optimizó el transporte al priorizar rutas ya acondicionadas, considerar pendientes y gestionar los volúmenes de material de manera eficiente. Al generar soluciones prácticas que minimizan el trabajo físico de la maquinaria, el algoritmo representa una guía para la operación y planificación de proyectos viales en áreas geográficamente desafiantes. La validación teórica del algoritmo se realizó aplicándolo a casos de acarreo con soluciones óptimas conocidas, como escenarios con volúmenes descendientes y ascendientes. Se iteró variando secciones, alturas y volúmenes, confirmando que las soluciones generadas coincidían con los esquemas óptimos esperados. Esto validó la precisión del algoritmo para resolver problemas teóricos de acarreo. En conclusión, el uso de este programa en la construcción de vías en Colombia podría significar una herramienta valiosa para la planificación eficiente y sostenible de acarreos, generando ahorros económicos importantes y mejorando la viabilidad de proyectos en terrenos complejos.
Resumen en inglés
ABSTRACT: In Colombia, the development of road infrastructure faces significant historical and economic challenges. State investment in roads is insufficient and subject to economic cycles and changes in government, while private participation, through public-private partnerships (PPPs), also encounters considerable financial risks. Hauling costs in mountainous areas, which account for approximately 25% or less of construction costs and are sensitive to factors such as fuel prices, can affect project profitability and increase financial risks for investors. This highlights the need for robust financial and operational planning for hauling operations to optimize cash flow and ensure project viability. To address this issue, the project proposed a metaheuristic algorithm based on Simulated Annealing, applied to the planning and optimization of hauling operations in the Ruta del Agua road project, Doradal variant, located in Eastern Antioquia. The general objective was to develop and validate an algorithm that, through finite element discretization, could reduce hauling costs and improve operational efficiency. In the case study of the Ruta del Agua, Doradal variant, the implementation of the algorithm achieved a 4,93% reduction in hauling costs, equivalent to an approximate saving of 35 million Colombian pesos. This optimization not only reduces direct costs but also enhances transport planning by minimizing long hauls and avoiding slopes unsuitable for machinery. The methodology was based on defining variables, conditions, an objective function (in this case, the mechanical work experienced by the machinery), and a probabilistic solution method. The algorithm optimized transportation by prioritizing preconditioned routes, considering slopes, and efficiently managing material volumes. By generating practical solutions that minimize the physical work of the machinery, the algorithm serves as a guide for the operation and planning of road projects in geographically challenging areas. Theoretical validation of the algorithm was conducted by applying it to hauling scenarios with known optimal solutions, such as cases with descending and ascending volumes. Iterations were performed by varying sections, heights, and volumes, confirming that the solutions generated matched the expected optimal schemes. This validated the algorithm’s accuracy in solving theoretical hauling problems. In conclusion, the use of this program in road construction in Colombia could become a valuable tool for the efficient and sustainable planning of hauling operations, generating significant economic savings and improving the feasibility of projects in complex terrains.