La Facultad de Ingeniería fue la sede de la International Conference on Computer Science and Engineering (Compse), que organiza anualmente la Alianza Europea para la Innovación (EAI, por sus siglas en inglés) y que en su séptima edición, realizada el pasado 13 de noviembre en el Auditorio Raúl J. Marsal, giró en torno a los servicios de la salud. Presidieron la inauguración los doctores Fernando Velázquez Villegas, jefe de la División de Ingeniería Mecánica Industrial; Esther Segura Pérez, jefa del posgrado de Ingeniería de Sistemas, así como integrantes del personal docente, Idalia Flores de la Mota y José Antonio Marmolejo.
En su mensaje de bienvenida, el doctor Velázquez destacó que las ventajas de la tecnología deben beneficiar a todos los campos, especialmente al de los servicios de salud, y celebró la realización de Compse 2023 en la FI porque brinda la oportunidad para que el estudiantado reflexione en torno a temas muy trascendentes en la actualidad —ingeniería ambiental, la salud pública y la economía global— abordados por especialistas de Ucrania, Ecuador y de México.
El doctor Fernando Camacho Vega, de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, inició con la conferencia magistral Hierarchical Decision-Making Problems: Characteristics, Solution Methods and Applications, donde abordó problemas en las cadenas de suministros que involucran alguna jerarquía entre distintos tomadores de decisiones y su posible solución mediante la optimización binivel. Explicó que los diferentes eslabones de esa cadena nunca actúan de forma tan coordinada, sino de acuerdo a sus propios objetivos, afectando al resto, y que, debido a limitantes de cómputo y teóricas, los modelos matemáticos tradicionales no podían tomar eso en cuenta ni solucionarlo óptimamente.
El ponente destacó que, gracias a los avances computacionales y de la programación matemática, en la actualidad se hacen análisis más adecuados, por ejemplo, la optimización binivel, una rama que presupone la existencia de dos tomadores de decisiones (uno con mayor jerarquía-líder y uno con menos jerarquía-seguidor) cada cual con sus propios objetivos controla un subconjunto de las variables de decisión del problema interrelacionados entre sí. Las decisiones del líder provocan una respuesta o reacción del seguidor, la cual debe atenderse de antemano. Una de las principales complicaciones de este tipo de problema es que suelen tener soluciones múltiples sin garantía de que una de ellas sea la óptima. Incluso en el caso de ambos actores lineales, el problema binivel resultante es NP-duro para el cual no existe un algoritmo capaz de resolverlo en un tiempo polinómico y podrían pasar años sin obtener la solución.
Sin embargo, en la vida práctica, los problemas pocas veces son lineales, usualmente es necesario modelar problemas multiobjetivo, enteros, no lineales, estocásticos, bilineares, o formulaciones en cada uno de los dos niveles jerarquizados de decisión, por eso no existe un algoritmo simple o método general que sea capaz de resolver un problema binivel. Advirtió que la forma más común de enfrentarlos es mediante una reformulación a un solo nivel, cuya utilidad para aplicaciones de la vida real es muy limitada, por lo que refirió métodos exactos más adecuados basados en numeración de vértices, estrategias de penalización, técnicas de descomposición, algoritmo de ramificación y acotamiento, algoritmos heurísticos, metaheurísticos, y métodos subrogados.
Explicó que los heurísticos son métodos especializados para resolver un problema en particular con reglas lógicas, aunque no garantizan un resultado óptimo sí llegar a soluciones de calidad, y que los metaheurísticos, esquemas algorítmicos de alto nivel, proveen algunas guías o estrategias para desarrollar la optimización heurística de algoritmos y diseñarse a partir de una serie relativamente corta de componentes (operadores y estrategias de solución). Ejemplificó la diferencia: el método heurístico es como acudir a un sastre para diseñar un traje desde cero perfectamente ajustado al cliente; mientras que el metaheurístico es similar a rentar un traje con características genéricas que requiere modificaciones menores para adecuarlo a las de una persona en particular.
