Implementación de método de solución metaheurístico para un problema de selección de portafolio de proyectos

Uno de los enfoques convencionales para la adjudicación de interventorías de obra pública supervisadas por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS) en Colombia, son los Concursos de Méritos Abiertos (CMA’s). En esta modalidad, el postulante debe presentar un único portafolio de proyectos que le permit...

Full description

Autores:
Candia García, Cristian David
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1127
Acceso en línea:
https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22289
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1127
Palabra clave:
Metaheurísticas
Portafolio de proyectos
Algoritmos genéticos
Metaheuristics
Project Portfolio
Genetic algorithms
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Description
Summary:Uno de los enfoques convencionales para la adjudicación de interventorías de obra pública supervisadas por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS) en Colombia, son los Concursos de Méritos Abiertos (CMA’s). En esta modalidad, el postulante debe presentar un único portafolio de proyectos que le permita acreditar cuantitativamente ante la Entidad Estatal, su experiencia como interventor. Este problema de selección de portafolio de proyectos crece de manera factorial a medida que aumenta el número total de proyectos en la hoja de vida del participante y no existe un algoritmo determinístico que encuentre soluciones óptimas en tiempos polinomiales proporcionales a la instancia de trabajo, hecho que otorga al problema una complejidad computacional NP-Hard. Como alternativa al uso de enfoques de enumeración exhaustiva de bajo rendimiento formulados en Excel, se evaluaron las metaheurísticas GA, GRASP y dos reglas de validación heurísticas, para el caso de estudio de una Compañía con 207 contratos de trayectoria en el sector. Los resultados de evaluación ubicaron a la metaheurística GA como la alternativa de mejor desempeño para su implementación, dado que se validó su habilidad para encontrar hasta 10 portafolios con la máxima puntuación en menos de 9 minutos. Por otra parte, se encontró que el algoritmo GRASP es capaz de encontrar por lo menos un portafolio óptimo de postulación para distintas instancias, sin embargo, su capacidad para hallar más de una buena solución en las instancias de prueba utilizadas fue inferior a la del algoritmo GA. Para todos los casos de evaluación, el desempeño de las reglas de validación heurísticas fue inferior al alcanzado por las metaheurísticas propuestas.