Interaction between an optimization model for a Multi-Level Facility Location Problem and a Machine Learning model for demand prediction
Presentamos un modelo iterativo de optimización y predicción que integra un Problema de Ubicación de Instalaciones con un modelo de Aprendizaje de Máquina para predicción de demanda. Creamos un lazo retroalimentado entre ambos modelos para analizar como influencian sus decisiones mutuamente. Inicial...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/64523
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/64523
- Palabra clave:
- Diseño de redes
Optimización combinatoria
Problemas de ubicación de instalaciones
Aprendizaje de máquina
Red neuronal artificial
Calidad del servicio
Network design
Combinatorial Optimization
Facility Location Problems
Machine Learning
Artificial Neural Network
Quality of service
Maestría en matemáticas - Tesis y disertaciones académicas
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Interaction between an optimization model for a Multi-Level Facility Location Problem and a Machine Learning model for demand prediction Frieri Cabrera, Rafael Salvador Diseño de redes Optimización combinatoria Problemas de ubicación de instalaciones Aprendizaje de máquina Red neuronal artificial Calidad del servicio Network design Combinatorial Optimization Facility Location Problems Machine Learning Artificial Neural Network Quality of service Maestría en matemáticas - Tesis y disertaciones académicas |
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Presentamos un modelo iterativo de optimización y predicción que integra un Problema de Ubicación de Instalaciones con un modelo de Aprendizaje de Máquina para predicción de demanda. Creamos un lazo retroalimentado entre ambos modelos para analizar como influencian sus decisiones mutuamente. Inicialmente se fija un valor de demandas para el Problema de Ubicación de Instalaciones y, basado en la red de distribución provista por la solución, recalculamos la predicción de la demanda usando el factor de la calidad del servicio (QoS por sus siglas en Inglés), y luego se reajusta la red de distribución iterativamente observando la convergencia de las soluciones. En particular, consideramos tres diferentes formulaciones de Programación Entera Mixta para el Problema de Ubicación de Instalaciones y utilizamos una Red Neuronal Artificial como nuestro modelo de Aprendizaje de Máquina. Más allá, realizamos un conjunto de experimentos computacionales para estudiar el comportamiento de la interacción de los modelos y analizar su desempeño. Los resultados muestran la importancia del QoS al conectar ambos modelos, que en todas las instancias de prueba del lazo retroalimentado convergen a una solución. También resaltamos las características esenciales del problema y proveemos resultados para futuras investigaciones. |
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Inicialmente se fija un valor de demandas para el Problema de Ubicación de Instalaciones y, basado en la red de distribución provista por la solución, recalculamos la predicción de la demanda usando el factor de la calidad del servicio (QoS por sus siglas en Inglés), y luego se reajusta la red de distribución iterativamente observando la convergencia de las soluciones. En particular, consideramos tres diferentes formulaciones de Programación Entera Mixta para el Problema de Ubicación de Instalaciones y utilizamos una Red Neuronal Artificial como nuestro modelo de Aprendizaje de Máquina. Más allá, realizamos un conjunto de experimentos computacionales para estudiar el comportamiento de la interacción de los modelos y analizar su desempeño. Los resultados muestran la importancia del QoS al conectar ambos modelos, que en todas las instancias de prueba del lazo retroalimentado convergen a una solución. También resaltamos las características esenciales del problema y proveemos resultados para futuras investigaciones.We present an iterative Optimization-and-Prediction model that integrates a Facility Location Problem with a Machine Learning demand prediction model. We establish a feedback loop between these models to analyze how they mutually influence their decisions. We begin with an initial value for the demands of the Facility Location Problem and, based on the network provided by the solution, we recalculate the prediction of the demand using a Quality of Service (QoS) factor, and then adjust the distribution network observing convergence of the solutions. In particular, We consider three different Mixed Integer Programming formulations for a Facility Location Problem and use an Artificial Neural Network as our Machine Learning model. Furthermore, we carried out a set of computational experiments to study the behavior of the interacting models and analyze their performance. The results show the importance of QoS to connect the two models, which in all instances tests converge to a solution in the feedback loop. We also highlight the essential characteristics of the problem and provide insights for future research.Magíster en MatemáticasMaestríahttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001839217Pontificia Universidad JaverianaMaestría en MatemáticasFacultad de CienciasOrtiz Astorquiza, CamiloGarcía Peña, MarisolZetina, Carlos Armando2023-06-30T18:42:16Z2023-06-30T18:42:16Z2023-05-30http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/64523instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-07-02T08:06:03Z |