Un modelo bi-objetivo de programación entera para localizar puntos de acumulación de residuos: un estudio de caso
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.20190509Palabras clave:
ciudades inteligentes, residuos sólidos urbanos, optimización multiobjetivoResumen
Aumentar la eficiencia en la gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) es crucial para los gobiernos municipales, que son los que generalmente se encargan de la recolección, ya que esta actividad consume un porcentaje importante de sus recursos presupuestarios. La incorporación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones puede contribuir a mejorar el sistema de gestión de RSU, especialmente reduciendo los costos de inversión requeridos. Este artículo propone una formulación metemática, basada en programación entera, para determinar la localización de puntos de acumulación de residuos minimizando los costos del sistema, incluyendo tanto el costo de instalación de los contenedores como la cantidad de visitas necesarias del vehículo de recolección, lo cual está relacionado con los costos de la logística de recolección. El modelo se aplicó en un conjunto de escenarios reales de una importante ciudad argentina que todavía utiliza un sistema de puerta a puerta, incluyendo tanto intancias que donde los residuos son recolectados sin clasficar, como actualmente se realiza en esta ciudad, como instancias que incorporan la clasificación en origen de los mismos. A pesar de que los escenarios con clasificación en origen resultaron más desafiantes para el algoritmo de resolución propuesto, se obtuvieron un conjunto de soluciones factibles para todos los escenarios planteados. Estas soluciones pueden ser utilizadas como un punto inicial para migrar desde un sistema de puerta a puerta a uno de contenedores comunitarios.
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