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El salario mínimo asediado: Cuando la historia se repite, primero como tragedia, luego como fallo judicial

 El salario mínimo asediado: Cuando la historia se repite, primero como tragedia, luego como fallo judicial Fecha: Viernes, 13 de febrero de 2026 I. La lección de la historia: Del terrateniente al accionista En la antigua China, el sustento del campesino no dependía de un decreto, sino del arbitrio del señor feudal. No había salario mínimo porque no había derechos, solo súbditos. Cuando la cosecha era buena, el terrateniente aumentaba la renta; cuando el Estado necesitaba dinero, doblaba los impuestos. El resultado era el mismo: la parte del trabajador se reducía hasta dejarlo en la mera supervivencia. Aquellos intentos de "tumbar" el ingreso del pueblo no se llamaban reformas laborales, se llamaban abusos. Y, como hoy, solo encontraban freno cuando el cansancio del pueblo desembocaba en rebelión. Hoy, la historia no se repite como una simple escena de abuso directo, sino como una farsa burocrática con toga y mafia. Lo que en la antigüedad se lograba con la lanza ...

Un algoritmo en el transporte de drones.

Los algoritmos son implementados por los profesionales en diferentes áreas de la ciencia y la ingeniería, en esta caso está investigación nos muestra una solución basada en un algoritmo para optimizar el transporte de drones desde un camión, una solución desde la ingeniería industrial que puede ser aplicada en temas de agricultura.


En el último tiempo han existido desarrollos y aplicaciones importantes en la logística. Diferentes investigaciones demuestran que el uso de drones como herramienta para la entrega de paquetes trae beneficios significativos. Esta memoria de título aborda el problema flexible del vendedor viajero con múltiples drones (Flexible Drones Traveling Salesman Problem, FDTSP por sus siglas en inglés). Este problema busca la combinación óptima que minimice el tiempo para realizar entregas entre un camión y múltiples drones. Este tipo de problema se caracteriza por su complejidad computacional al ser abordado, es por ello que los algoritmos de la literatura obtienen soluciones que a veces se alejan de los óptimos. En el presente estudio se propone un modelo de programación lineal entera mixta y un algoritmo variable neighborhood search (VNS). El VNS propuesto opera en dos fases, una fase enfocada en optimizar la ruta del camión y la segunda fase está centrada en optimizar las rutas de los drones. La primera fase optimiza mediante operadores basados en el problema del vendedor viajero. Posteriormente, en la segunda fase se utiliza un algoritmo simulated annealing para mejorar las rutas de los drones. El modelo y algoritmo son validados en dos conjuntos de instancias que representan condiciones de operación en entornos urbanos, suburbanos y rurales. Los resultados computacionales muestran que el algoritmo propuesto es mejor que los algoritmos de la literatura en la mayoría de las instancias evaluadas, respaldado por un análisis estadístico. Sin embargo, el rendimiento empeora a medida que el número de drones aumenta. En tanto, el modelo logra garantizar la optimalidad en instancias de hasta ocho vértices, evidenciando que para instancias de 20 o más vértices se debe usar una metaheurísitica como el VNS propuesto.

Tomado de: Contreras Bolton, Carlos-Brandt Mieres, Benjamín

Investigación completa en:http://repositorio.udec.cl/jspui/bitstream/11594/11290/1/Brandt%20Mieres_Benjam%c3%adn%20%20Tesis.pdf

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