Selección óptima del portafolio de proyectos utilizando metaheurísticas de población y trayectoria meta-optimizadas

Este artículo aborda el problema de selección de portafolio de proyectos para la adjudicación de interventorías de obra pública a través de concursos de méritos abiertos (CMA) supervisados por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS) en Colombia. En esta modalidad, cada concursante presenta un portafolio único de proyectos históricos para cuantificar su experiencia como interventor. Como alternativa al uso de hojas de cálculo en Excel con procedimientos limitados de enumeración exhaustiva, se evaluó un algoritmo genético meta-optimizado (GA) y un procedimiento de búsqueda voraz adaptativo probabilista meta-optimizado (GRASP) para el caso de estudio de una Compañía con 207 contratos de trayectoria en el sector. Ambas metaheurísticas consiguieron encontrar puntajes de valoración óptimos para distintas instancias de prueba, sin embargo, el algoritmo GA presentó un mejor desempeño consistentemente en todas las instancias de evaluación, encontrando en algunos casos hasta 10 portafolios óptimos en menos de 9 minutos.

• Autores: Candia Garcia, Cristian David; López Castro, Luis Francisco; Jaimes Suárez, Sonia Alexandra
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad EIA .
• Repositorio: Repositorio EIA .
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.eia.edu.co:11190/5112
• Acceso en línea: https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5112; https://doi.org/10.24050/reia.v17i34.1399
• Palabra clave: algoritmo genético; GRASP; meta-optimización; selección de portafolio de proyectos; Optimización; Metaheurísticas; Meta-optimización; genetic algorithms; GRASP; meta-optimization; project portfolio selection
• Rights: openAccess
• License: Revista EIA - 2020