Sinergia entre un algoritmo genético y una regresión logística para optimizar el acomodo de carga en contenedores logísticos

Ponente(s): Jorge Rodrigo Blanco Jacob, Matt Bird

Durante la pandemia, fueron afectadas todas las industrias, particularmente la industria logística presentó retos por la escasez de contenedores y el dramático incremento de sus precios. En la ponencia se explicará cómo se abstrajo el problema de optimizar la selección de contenedores con diferentes características dado un conjunto de prismas rectangulares (carga), los retos que se fueron presentando durante el desarrollo de la solución y los resultados obtenidos. Se hará énfasis en la aplicación de una regresión logística (credit scoring) para encontrar la mejor combinación de parámetros del AG de tal manera que pudimos garantizar que el AG encontraba la solución óptima el 98% de las veces que el usuario solicité una recomendación de contenedores vs 50% de las veces (arriesgando la credibilidad del servicio); más aún cómo beneficio colateral se redujo a 1/4 el tiempo requerido y recursos computacionales (que se traducen en ambientales).