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    A stochastic model for bus injection in a public transport service
    (2018) Morales Lazen, Diego; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Randomness affecting the operation of public transport systems generates significant increments in waiting times. A strategy to deal with this randomness is bus injection, in which buses are kept in specific points along the route ready to be dispatched when an event such as an extremely long headway occurs. In this work, a stochastic model based on the second moment of the headways distribution is developed to determine if one or more buses are worth reserving for injection in a public transport service. A single stop approach is initially used to determine an expression for the optimal headway threshold triggering the injection. Then, a model for the complete service is developed and used to determine when the empty bus should be injected within the headway once the decision to inject it has been taken. We show that the bus should be injected approximately when 57% of the headway has passed. Simulations with real data are used to test the proposed model, proving its accuracy in terms of measuring the impact on waiting times. The results show that reserving a bus to be injected can be better than operating the entire fleet continuously.
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    A stochastic model for bus injection in an unscheduled public transport service
    (2020) Morales Navarrete, Diego Fabián; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Gazmuri S., Pedro; CEDEUS (Chile)
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    Algoritmo para la optimización de parámetros continuos vía simulación basado en un algoritmo genético híbrido
    (2008) Olguín, José Ignacio; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Simulación es una poderosa herramienta que permite estudiar sistemas complejos, pero que por si sola no es capaz de optimizar los parámetros del sistema. Para esto es necesario combinar la herramienta de simulación con alguna estrategia de optimización especialmente diseñada para superar los problemas que se originan de esta interacción. Este trabajo tiene por objetivo desarrollar una nueva estrategia de optimización que permita resolver este problema de manera general, utilizando el menor número posible de evaluaciones del modelo de simulación; que son precisamente las dos áreas en que menos destacan los algoritmos actualmente disponibles en la literatura. Para esto se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización para parámetros continuos vía simulación basado en un algoritmo genético híbrido.
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    Algoritmos genéticos para planificar la secuencia, asignación, tamaño y cantidad de lotes en una planta multi-producto
    (2014) Castillo Zunino, Francisco Javier; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Planificar la producción es de vital importancia en el mercado altamente competitivo, ya que mejora la eficiencia productiva. Las empresas han aumentado su interés en los softwares de planificación, y así mismo, se ha incentivado la investigación en el área. La producción por lotes es un tipo de manufactura ampliamente estudiado en la literatura. Este es un problema complejo, donde se requiere definir cuántos lotes habrá, su tamaño, qué maquinaria usarán y en qué orden serán producidos. Existen diversas formas de hacer esto, desde heurísticas simples hasta sofisticados métodos de optimización. Uno de estos métodos son los algoritmos genéticos, que basándose en la lógica evolutiva, realizan búsquedas al seleccionar, mutar y cruzar/mezclar soluciones. Estos algoritmos se suelen utilizar para secuenciar lotes, pero no para decidir cuántos lotes habrá, ni tampoco su tamaño; sino que reciben esta información como un dato. Por este motivo, esta tesis busca implementar un algoritmo genético capaz de incorporar estas variables de decisión, obteniendo buenos resultados.Se implementaron tres variantes del algoritmo genético, donde el primero realiza un crossover basado en aristas, el segundo, en la posición de los lotes y el último es una mutación guiada. Ellos se comparan con un algoritmo simulated annealing, una búsqueda totalmente aleatoria y un algoritmo genético modificado que no cuenta con crossover. Los resultados indican que los algoritmos genéticos sí son capaces de resolver la producción por lotes descrita a un bajo costo computacional, al obtener resultados mucho mejores que la búsqueda totalmente aleatoria. El crossover como mutación guiada obtiene los mejores resultados promedio en los 10 escenarios evaluados, cuando se minimiza el tiempo total de producción en búsquedas breves. También fue el mejor en 9 de los mismos 10 escenarios al minimizar la cantidad de pedidos sin cumplir. Además, demuestra tener la convergencia más veloz y solo es vencido por el SA cuando se realizan búsquedas extensas de varias iteraciones.
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    An adaptive robust optimization model for power systems planning with operational uncertainty
    (2018) Verástegui Grünewald, Felipe; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La necesidad por sistemas sustentables de energía está impulsando la adopción de grandes cuotas de energía renovable variable en todo el mundo. Debido a esto, existe una creciente necesidad de nuevos modelos de planificación a largo plazo que puedan evaluar correctamente la capacidad de reserva y los requisitos de flexibilidad para gestionar niveles significativos de incertidumbre operativa a corto plazo. Motivado por este desafío clave, este trabajo propone un modelo de optimización adaptable robusto para el Problema de Planificación de la Expansión de la Generación y la Transmisión. El modelo propuesto tiene una estructura de dos etapas que separa las decisiones de inversión y operación, sobre un horizonte de planificación con míltiples períodos. El atributo clave de este modelo es la representación de la incertidumbre operativa diaria a través del concepto de días representativos y un conjunto de incertidumbre para la demanda y la disponibilidad de la energía eólica y solar, construido sobre esos días. Además, el modelo emplea una representación lineal del flujo de potencia para la red de transmisión. Este modelamiento permite una representación efectiva de la capacidad de reserva y de la flexibilidad operacional requeridas para la operación de un sistema de potencia con grandes cuotas de energía renovable. Para resolver eficientemente el problema de optimización, se emplea un método de generación de columnas. Extensos experimentos computacionales en una representación de 20 nodos del sistema eléctrico chileno en un horizonte de 20 años muestran las ventajas del modelo de planificación de expansión robusto propuesto, en comparación con un enfoque basado en días representativos deterministas, debido a una colocación espacial efectiva tanto de recursos variables como de recursos flexibles.
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    An Adaptive Robust Optimization Model for Power Systems Planning With Operational Uncertainty
    (2019) Verástegui, Felipe; Lorca Gálvez, Álvaro Hugo; Olivares Quero, Daniel; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Gazmuri S., Pedro
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    Análisis crítico del método conjuntos de incertidumbre para estimar tiempos de espera en un sistema GI/G/1
    (2016) Hurtado Lange, Daniela; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Recientemente, Bandi y Bertsimas propusieron un nuevo método para analizar sistemas de espera, basado en el teorema central del límite (TCL). Como es sabido, el TCL permite acotar sumas de variables aleatorias i.i.d. con bastante precisión cuando el número de sumandos es razonablemente alto (entre 30 y 50). Los autores aplican su enfoque primero a sistemas de espera simples no exponenciales (GI/G/m), para los cuales no existen fórmulas matemáticas cerradas, y luego extienden el análisis a redes de sistemas de espera. La información publicada por ellos es imprecisa, tanto en cuanto a algunas demostraciones asociadas al método, como en la especificidad de los casos para los que muestran la precisión del método. Cuando se comparan contra resultados de simulaciones los autores reportan errores en las predicciones cercanos al 5% para el sistema GI/G/1.En esta tesis se desarrolla un análisis exhaustivo de esta metodología para el sistema GI/G/1. En base a un análisis numérico riguroso, se logran identificar completamente los casos reportados por Bandi y Bertsimas, pero también se analizan otros casos, con distintos parámetros, en que el error de la predicción puede superar el 100 %. Adicionalmente, se desarrollan demostraciones matemáticas claves asociadas al método. Más adelante, se desarrolla un análisis experimental para detectar si existe una relación causal entre el número de sumandos en la aplicación del TCL y la calidad de la estimación obtenida; los resultados muestran que existiría más bien una relación inversa entre ellos. Luego, se desarrolla una simplificación de los cálculos asociados a esta metodología. Finalmente, se propone un método más simple para estudiar el sistema en cuestión, a partir de una aplicación más inmediata y sencilla del TCL. Los resultados obtenidos demuestran que esta cota es más simple e igual o más eficiente que la de Bandi y Bertsimas.
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    Análisis de output en el largo plazo utilizando métodos de remuestreo bootstrap.
    (2014) Castro Anich, Margarita Paz; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Una de las áreas más importante de la simulación es el estudio del output para poder sacar conclusiones de los problemas modelados. En la actualidad existe una amplia gama de métodos utilizados para este propósito, pero curiosamente el bootstrap, uno de los métodos estadísticos más usados para análisis de datos, no es uno de ellos. En esta tesis se estudia el uso de métodos de bootstrap para análisis de output de modelos de simulación en el largo plazo con el objetivo de presentar a la comunidad científica la plusvalía de estos. Para esto se experimenta con el método bootstrap y variantes de este para datos correlacionados: el moving block bootstrap (MBB) y el threshold bootstrap (THB). Para analizar estos métodos se crearon dos modelos de simulación y los resultados se compararon a los obtenidos con método de réplicas independientes (RI). El primero modelo es un MjMj1 donde se pudo probar los métodos en un ambiente controlado. El segundo es un modelo de simulación que representa una problemática real, y en el cual se pretende mostrar el uso práctico de estos métodos. Con los experimentos realizados se pudo mostrar que los métodos bootstrap son una alternativa atractiva a la hora de analizar el output de una simulación. En ambos modelos los tiempos de cómputo de estos métodos fueron muy superiores a los de RI, siendo entre 9 y 47 veces más rápidos. Además, en ambos modelos se obtuvieron estimadores de alta calidad, con errores relativos cercanos al 2% y al 1%. Por lo tanto, los métodos de remuestreo deberían empezar a ganar más terreno en el campo de la simulación.
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    Análisis del rendimiento del algoritmo OptQuest para optimización en simulación.
    (2014) Faundes Berkhoff, Jorge Antonio; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La simulación computacional es una herramienta que permite modelar sistemas complejos que son difíciles de representar fielmente mediante técnicas matemáticas tradicionales. En este contexto, se han desarrollado diversas herramientas de optimización en simulación, ocupando distintos enfoques: algoritmos basados en técnicas tradicionales, algoritmos basados en conceptos de búsqueda aleatoria y metaheurísticas, que son la base de la gran mayoría de los software comerciales de optimización en simulación. En este trabajo se presenta un estudio detallado del rendimiento del algoritmo comercial OptQuest aplicado a problemas reales de optimización en simulación. El objetivo de esto es encontrar debilidades y fortalezas del algoritmo, para luego proponer recomendaciones para los usuarios de OptQuest y para desarrollos científicos futuros como la elaboración de nuevos algoritmos basados en los principios de OptQuest o la realización de mejoras en el motor actual de OptQuest. La metodología de esta tesis consiste en aplicar el algoritmo a tres problemas reales de optimización en simulación: asignación de horarios de trabajo en un supermercado para minimizar el tiempo de espera en las cajas de un supermercado; definición de dotación de trabajadores en un centro de distribución para mejorar los tiempos de los procesos que ocurren dentro de éste; definición de dotación de mecánicos e inventario de repuestos en una faena minera para maximizar las ganancias. Los resultados obtenidos muestran que OptQuest mejora de forma rápida, alcanzando buenas soluciones en pocas iteraciones. A pesar de esto, también se observó que el algoritmo no logra ocupar la diversidad entre las soluciones probadas de forma eficiente para mejorar la búsqueda. Por otro lado, el algoritmo presenta dificultades al enfrentar problemas con restricciones aleatorias ya que encuentra pocas soluciones factibles durante la búsqueda. Entre las recomendaciones se plantea el uso de buenas soluciones en la población inicial para aumentar la velocidad de convergencia y métodos alternativos de diversidad que buscan generar soluciones diversas de buena calidad.
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    Aplicación de procesamiento de lenguaje natural sobre una encuesta de satisfacción
    (2021) Álvarez Arismendi, Carlos; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Se emplearon técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural sobre una encuesta de satisfacción de la industria del retail con el objetivo de obtener información relevante del texto contestado que no se puede obtener a partir de los indicadores de nivel de satisfacción tradicionales. El trabajo se enfocó en el análisis de diferentes modelos de clasificación multi-label de texto y de resumen extractivo de texto. Se construyó un baseline de clasificación de texto en que se utilizó FastText para modelar el lenguaje. Se expone un análisis de cómo distintos factores del preprocesamiento de texto afectan en el rendimiento de clasificación. Los resultados indican que la corrección de faltas de ortografía mejora la clasificación de los textos y el aumento artificial de datos aumenta la precisión, pero disminuye la exhaustividad. La implementacion del modelo de propósito general BERT mejora sustancialmente el rendimiento de clasificación de textos respecto del baseline. Se muestra que la corrección ortográfica es relevante en el rendimiento de clasificación y que los textos cortos se clasifican de mejor manera. Los experimentos de resumen extractivo de texto logran resumir los hechos relevantes mejor que métodos propuestos en otros trabajos y mejor que seleccionando al azar. La incorporación de información de clasificación de texto mejora la calidad del resumen extraído. Se comparan los resultados de la clasificación de las encuestas con los índices de satisfacción tradicionales. Se encuentra que los clientes comentan sobre más aspectos negativos que positivos y que éstos no se ven reflejados en el índice de satisfacción.
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    Desarrollo y aplicación de un modelo de simulación discreta y una heurística de optimización para mejorar la robustez de itinerarios de transporte aéreo
    (2011) Cuevas Cortés, Rodolfo Alejandro; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las aerolíneas planifican sus itinerarios con el objetivo de maximizar sus beneficios. Para esto se considera utilizar al máximo el tiempo disponible de sus aviones, teniendo en cuenta eventuales disrupciones que afectan la operación. El punto de equilibrio entre beneficios de explotación y costos de operación se logra localizando eficientemente tiempos de holgura entre los vuelos programados, de manera de minimizar el impacto de los atrasos propagados. La planificación de itinerarios ha evolucionado desde un enfoque determinístico, que asumía que cada vuelo operaría sin disrupciones, a uno estocástico, que añade la posibilidad de disrupciones. Este último enfoque es conocido en la literatura como Planificación Robusta de Itinerarios.
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    Estimación, mediante redes neuronales y simulación, de requerimiento de personal en sucursales del sector previsional chileno
    (2019) Razmilic Serrano, Dasen Ivan; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El principal objetivo de este estudio es explorar y probar una nueva metodología para estimar el requerimiento de personal en sistemas de servicio con demanda variable, utilizando inteligencia artificial y simulación. La metodología propuesta consiste en emplear una red neuronal para estimar la dotación, dada la demanda a lo largo del día, y un nivel de servicio deseado. Para lograr esto se genera un set de datos con un modelo de simulación del sistema de servicio, cuyos principales inputs son la dotación y demanda, mientras que el nivel de servicio es el output relevante. Luego se entrena la red con nivel de servicio y demanda como inputs, y el requerimiento como output. Para el análisis se usa información real de una empresa del sector previsional chileno, entregada por una consultora que trabajó el caso. Se contó con una heurística de simulación-optimización, desarrollada por la consultora para determinar el requerimiento de personal en las sucursales, la cual se usa como punto de referencia para comparar el desempeño de la metodología. Luego de experimentar con distintas redes neuronales, los resultados computacionales muestran que es posible alcanzar un nivel de precisión satisfactorio con esta metodología, es decir, que las dotaciones recomendadas por la red, aseguran un nivel de servicio suficientemente cercano al deseado, en cada escenario. La heurística alcanza un nivel de precisión mayor, pero tarda alrededor de 144 minutos en estimar la dotación para un mes en la sucursal con mayor demanda, mientras que la red neuronal tarda 0.027 segundos. La herramienta es capaz de estimar dotaciones para distintos escenarios de demanda y horizontes de tiempo largos, en segundos, mientras que la heurística de comparación tardaría horas.
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    Estudio de métodos de optimización vía simulación para el diseño robusto de itinerarios de vuelo
    (2019) Fuenzalida Valdés, Andrés Ignacio; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los atrasos en los itinerarios de vuelo son un problema que aqueja tanto a pasajeros como a aerolíneas alrededor del mundo, representando una buena porción de los costos operacionales. Por esta razón, es importante crear itinerarios robustos, es decir que, ante una disrupción, evite que los atrasos producidos se propaguen a través del tiempo. Dado que crear un itinerario es un proceso complejo, una de las opciones es modificar levemente un itinerario factible para hacerlo más resistente a las disrupciones. En esta Tesis se opta por la técnica de resincronización de vuelos, la que se basa en cambiar la hora de salida de los vuelos con el fin de minimizar el atraso propagado del itinerario. Para hacerlo, se dividió el problema en dos partes. En primer lugar, se creó un modelo de simulación que utiliza la información histórica recopilada por Cuevas (2011) con el fin de estimar el atraso propagado de un itinerario de vuelos. En segundo lugar, se planteó un modelo de optimización cuyo objetivo corresponde a la minimización del output del modelo de simulación recién planteado. Para resolver este problema se utilizaron tres algoritmos: Sample Path Optimization (Plambeck et al., 1996; Robinson, 1996), Perturbaciones Simultáneas (Spall, 1992), y una tercera propuesta que mezcla características de los dos anteriores. Los resultados obtenidos reducen en hasta un 6,5% el atraso propagado del itinerario. Esto se traduce en más de 1000 minutos de ahorro operacional. El algoritmo que obtuvo los mejores resultados generales fue el de Perturbaciones Simultáneas; no obstante, el tercer algoritmo obtuvo buenos resultados en un tiempo considerablemente menor. Finalmente, se concluye que la utilización de métodos de optimización vía simulación para la reducción del atraso de un itinerario es una alternativa eficiente y poco costosa, por lo que se recomienda su implementación en la industria.
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    Evacuación bimodal de la ciudad de Iquique ante tsunami, con enfoque en población vulnerable, utilizando simulación basada en agentes
    (2020) Vargas Palominos, Matías Andrés; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El envejecimiento demográfico es una situación que los países del mundo enfrentan en la actualidad y que se manifestará de manera más fuerte con los años y décadas que vienen. A su vez, esta evolución de la población conlleva un aumento en la proporción de personas con diferentes tipos de discapacidades. En este contexto, se analiza el efecto que tiene en la evacuación de la ciudad de Iquique ante un tsunami la inclusión de estos segmentos además de medidas que puedan ser beneficiosas para ellos. Para lograr esto se realiza un Modelo Basado en Agentes (MBA) debido a que permite recrear las decisiones y características de cada segmento de la población. El primer grupo es el de personas que evacuan, los cuales son definidos por su edad, la presencia de alguna discapacidad y su grado de dependencia. En tanto, el segundo son los vehículos que puede usar la población para evacuar. Con estos componentes se crean escenarios centrados en las personas con alguna dificultad. Por ejemplo, se puede encontrar un caso en que solo las personas de estos grupos pueden usar un automóvil. Las conclusiones alcanzadas indican que, desde la perspectiva de disminuir la mortalidad de la catástrofe, el enfoque de las medidas se debe centrar en la parte de la población que es vulnerable geográficamente, o sea, aquellos que pueden ser alcanzados por el tsunami en el menor tiempo. Además, se patente la necesidad de incluir vehículos, no porque disminuyan los tiempos de evacuación, sino por el profundo impacto que tienen sobre el escape de la ciudad.El envejecimiento demográfico es una situación que los países del mundo enfrentan en la actualidad y que se manifestará de manera más fuerte con los años y décadas que vienen. A su vez, esta evolución de la población conlleva un aumento en la proporción de personas con diferentes tipos de discapacidades. En este contexto, se analiza el efecto que tiene en la evacuación de la ciudad de Iquique ante un tsunami la inclusión de estos segmentos además de medidas que puedan ser beneficiosas para ellos. Para lograr esto se realiza un Modelo Basado en Agentes (MBA) debido a que permite recrear las decisiones y características de cada segmento de la población. El primer grupo es el de personas que evacuan, los cuales son definidos por su edad, la presencia de alguna discapacidad y su grado de dependencia. En tanto, el segundo son los vehículos que puede usar la población para evacuar. Con estos componentes se crean escenarios centrados en las personas con alguna dificultad. Por ejemplo, se puede encontrar un caso en que solo las personas de estos grupos pueden usar un automóvil. Las conclusiones alcanzadas indican que, desde la perspectiva de disminuir la mortalidad de la catástrofe, el enfoque de las medidas se debe centrar en la parte de la población que es vulnerable geográficamente, o sea, aquellos que pueden ser alcanzados por el tsunami en el menor tiempo. Además, se patente la necesidad de incluir vehículos, no porque disminuyan los tiempos de evacuación, sino por el profundo impacto que tienen sobre el escape de la ciudad.
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    Evaluación de vías clínicas a través de simulación como herramienta para disminuir espera de pacientes
    (2018) Quezada García, José Diego,; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La creciente demanda del mercado de la salud sumado a la incapacidad del sistema público por cubrir la demanda de forma satisfactoria ha generado un aumento particular de la demanda en el sistema privado. Para recibir este aumento de pacientes se requiere de una capacidad adicional, debido a la baja holgura existente respecto a los recursos. Adicionalmente, existe incertidumbre respecto al futuro de las isapres, y con esto, el funcionamiento del sistema privado de salud. Dado el riesgo asociado, las entidades privadas prefieren absorber esta demanda sin inversiones de infraestructura, por lo que se requiere utilizar de forma más eficiente los recursos. Por medio de una revisión bibliográfica se muestra el impacto que genera la implementación de vías clínicas respecto a la reducción del tiempo de estadía de los pacientes, así utilizando de forma más eficiente los recursos para la atención. En primer lugar, se plantea una metodología para levantar procesos clínicos a través de un equipo multidisciplinario. A partir de los procesos clínicos, se desarrollan vías clínicas, estandarizando y restringiendo procesos según estándares internacionales y fundamentos clínicos. Este proceso de levantamiento es validado a través de la simulación del proceso atencional modelado como el desarrollo de una serie de posibles actividades con distintas probabilidades de ocurrencia, tiempos de procesos y de espera de acuerdo con variables propias del paciente. Los resultados del modelo de simulación se comparan con los tiempos totales de estadía de los pacientes para cada modelo atencional con los datos históricos, cumpliendo estos con los estándares de validación a un intervalo de confianza del 95%. Validada la metodología, se considera la simulación de las vías clínicas construidas a partir de esta misma, con el fin de comparar la disminución del LOS que pudiese alcanzar la clínica respecto a otros estudios revisados. Siendo este resultado positivo y, de similares magnitudes a la experiencia internacional, se revisa una serie de estudios para conocer el impacto que tienen estos en la reducción de los tiempos de estadía y su influencia en la clínica según el número de pacientes que pudiese pertenecer a la vía. Así, se simula el impacto de la implementación de una serie de vías clínicas, particularmente en la ocupación de la clínica, considerando los ingresos, traslados entre unidades, estadías y altas de los pacientes de la clínica. Se consideran 232 camas, clasificadas en 15 grupos distintos según comportamiento de altas y traslados de los pacientes, para simular un horizonte de un año, para distintas vías clínicas implementadas, con distinto grado de adaptación. En los escenarios propuestos se observa una reducción considerable de la ocupación, de 78,3% a 71,7% al tercer año de estudio en el caso del escenario con implementación de 23 vías. Esto se traduce en una disminución de la espera de 3,9 a 2,8 horas, dada por la disponibilidad mayor de camas. La aplicación de 45 vías sólo logra una reducción adicional de ocupación de 2%, siendo la ocupación simulada del 69,7%. Esto deja entrever el aporte significativo de las primeras vías consideradas, siendo las de mayor impacto. Por el contrario, las últimas vías implementadas generar una diferencia mucho menor, concluyendo que hay incrementos marginales decrecientes en el aporte de la reducción de LOS con la implementación de vías clínicas. Finalmente, se concluye que la implementación de vías clínicas se debe realizar de acuerdo con algún indicador operacional, eligiendo aquellas de mayor impacto, considerando el porcentaje de pacientes y la capacidad de reducción de la vía. Adicionalmente, la implementación de vías, pasado cierto punto, tiene un bajo impacto en la operación debido a su poca influencia por tener bajo porcentaje de pacientes en la vía o ser vías que generen pocos cambios en el indicador.
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    Evaluación del modelo hospitalista en una clínica de Chile mediante simulación
    (2015) Norambuena Pape, Jaime Andrés; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El mercado de la salud ha ido creciendo en los últimos años, aumentando el número de intervenciones quirúrgicas y la complejidad de los diagnósticos de los pacientes atendidos. Por esto, ha sido necesario realizar acciones de crecimiento para responder adecuadamente a la demanda por servicios: crecimiento de infraestructura, dotación, y en última instancia eficiencia. Así, se realizó una revisión bibliográfica para conocer qué se ha realizado conforme a la implementación del modelo hospitalista. Ésta mostró que el modelo sólo se ha estudiado posteriormente a su experimentación, sin un modelo o estudio que muestre que puede ocurrir y cuáles son sus potencialidades para las clínicas y hospitales. Por lo anterior, en éste documento se plantean dos problemáticas: implementación del modelo hospitalista y la distribución de recursos por medio de la simulación del sistema hospitalización de una clínica en Chile.
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    Evaluación del riesgo y la política de evacuación de Iquique en caso de tsunami mediante simulación basada en agentes
    (2016) Solís Meza, Ignacio Andrés; Gazmuri S., Pedro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La baja actividad sísmica en la zona norte de Chile ha generado una importante acumulación de energía durante los últimos dos siglos. La energía acumulada podría generar un terremoto de magnitud mayor a 8.5 Mw. Un terremoto de tal intensidad presenta un riesgo para la zona costera dado que puede generar un tsunami. La ciudad de Iquique tiene un alto riesgo pues está expuesta al mar. Se estima que el tiempo disponible para evacuar la ciudad en caso de tsunami es menor a 20 minutos. Por lo tanto, es necesario contar con una política de evacuación que permita mitigar el riesgo existente. Por este motivo, esta tesis busca desarrollar un modelo que permita evaluar la política de evacuación actual de Iquique y posibles mejoras. Un método para evaluar sistemas complejos y heterogéneos es a través de la simulación basada en agentes. Esta herramienta permite modelar el comportamiento de las personas mediante reglas que definen las decisiones que toman. Se implementó un modelo de simulación basada en agentes que permite evaluar la política de evacuación actual de Iquique. Cada agente modelado representa a una persona que evacua.Se ha considerado el impacto que tiene la edad del agente, la congestión y la inclinación de las calles en la velocidad de evacuación.El modelo de simulación fue validado en 3 etapas: face validation, análisis de sensibilidad y validación estadística. Se usó información recolectada en el simulacro de agosto de 2013 para validar los resultados obtenidos a partir del modelo. Se evaluó el desempeño de un proceso de evacuación bajo la política de evacuación vigente y además, se evaluó el impacto que tendría usar infraestructura disponible para evacuar verticalmente a parte de la población. Los resultados indican que la política de evacuación que existe actualmente no permite evacuar zonas de Iquique a tiempo y que el riesgo puede reducirse al incorporar una política de evacuación vertical.
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    Genetic algorithms for batch sizing and production scheduling
    (2015) Castillo, Francisco; Gazmuri S., Pedro