A branch-cut-and-price algorithm for the time-dependent electric vehicle routing problem with time windows

The adoption of electric vehicles (EVs) within last-mile deliveries is considered one of the key transformations towards more sustainable logistics. The inclusion of EVs introduces new operational constraints to the models such as a restricted driving range and the possibility to perform recharges en route. The discharge of the typical batteries is complex and depends on several variables, including the vehicle travel speed, but most of the approaches assume that the energy consumption depends only on the distance traveled. This becomes relevant in different logistics contexts, such as last-mile distrubtion in large cities and mid-haul logistics in retail, where traffic congestion affects severely the travel speeds. In this paper, we introduce a general version of the Time-Dependent Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows (TDEVRPTW), which incorporates the time-dependent nature of the transportation network both in terms of travel times and the energy consumption. We propose a unifying framework to integrate other critical variable times arising during the operations previously studied in the literature, such as the time-dependent waiting times and non-linear charging times. We propose a state of the art branch-cut-and-price (BCP) algorithm. Based on extensive computational experiments, we show that the approach is very effective solving instances with up to 100 customers with different time dependent configurations. From a managerial standpoint, our experiments indicate that neglecting the travel speeds can affect the quality of the solutions obtained, where up to 40 percent of the infeasibilities induced by neglecting the time dependency can be caused by exceeding the battery capacity.Por motivos relacionados con los derechos de autor este documento solo puede ser consultado en la Biblioteca Di Tella. Para reservar una cita podés ponerte en contacto con [email protected].//Publicado en European Journal of Operational Research 312 (2024) 978-99

Green for the Right reasons? How government ideology shapes preferences over climate change negotiations in the Global South

Research on the drivers of foreign policy regarding climate change negotiations has extensively delved into the effects of risks and mitigation costs, as well as the relevance of interest groups such as civil society organizations or carbon-intensive industries. However, the role of governments’ ideological orientation has been neglected in most quantitative studies. Building upon an original dataset consisting of 1194 statements at the Conference of the Parties within multilateral climate change negotiations from 2010 to 2018, this paper addresses the impact of government ideology on the negotiating position of developing countries. Despite previous academic work that assert that left-wing governments are more likely to adopt pro-environment stances, I argue that this is only the case in developed countries. Results suggest that the effect of ideology is different in the Global South, where right-wing pluralist governments are more likely to adopt ambitious positions in climate change negotiations than left-wing executives as well as populist leaders

La implementación y el sostenimiento de nuevos programas nucleares en América Latina mediante mecanismos de cooperación internacional. Estudio de caso sobre el Programa Nuclear Boliviano, desarrollado en cooperación internacional con la Federación Rusa y la República Argentina entre 2010 y 2020.

Durante el siglo XXI se comenzó a desarrollar en América Latina un nuevo programa nuclear sin la colaboración de Estados Unidos, el principal impulsor de este tipo de proyectos en la región. Argentina, Brasil y México aprovecharon la promoción del hegemón regional durante la Guerra Fría, pero a diferencia de estos estados, Bolivia comenzó sus desarrollos nucleares en 2010 en cooperación con Rusia, un poder reemergente, y Argentina, un poder regional retraído con una política exterior pendulante o inestable. Por fuera de las prioridades del hegemón regional, la OCDE y los mecanismos tradicionales de cooperación internacional, Bolivia sostuvo durante más de un decenio su programa nuclear. Este trabajo indaga sobre las condiciones de factibilidad del desarrollo de programas nucleares nuevos en América Latina mediante mecanismos de cooperación internacional e identifica los factores que permitieron el nacimiento y la continuidad del Programa Nuclear Boliviano (PNB) vía cooperación sur - sur. La investigación se llevó a cabo mediante el análisis documental de convenios, documentos oficiales, declaraciones públicas, información consignada en medios de comunicación y en sitios web de los estados y/o organismos internacionales; concluyendo que la estabilidad de la cooperación internacional sur-sur en materia nuclear en América Latina en el siglo XXI muestra algún nivel de autonomía relativa para el desarrollo de programas nucleares cuando las élites impulsoras eligen adecuadamente sus socios cooperantes. En Bolivia, élites nacionales lograron identificar socios estratégicos a partir de las oportunidades habilitadas por las estructuras y las coyunturas domésticas, regionales e internacionales; y han demostrado capacidad de agencia para impulsar y sostener el PNB enfrentando adversidades internas como la interrupción institucional del gobierno del MAS en 2019; y regionales, tales como la crisis económica, social y política de su principal aliado, Venezuela, y la pérdida de mandatarios aliados debido al giro político de los gobiernos latinoamericanos hacia posiciones liberal-conservadoras y de ultraderecha

Modelos de predicción de scoring crediticio utilizando algoritmos cost-sensitive de machine learning y datos alternativos

En los años recientes, las instituciones financieras adoptaron técnicas de machine learning para predecir con mayor éxito la probabilidad de repago ante una solicitud de crédito. Si consideramos también la gran cantidad de datos disponibles, de todo tipo, que pueden ser incorporados a los modelos de entrenamiento podríamos esperar un mejor funcionamiento del mercado de créditos. Sin embargo, este no siempre es el caso ya que los sistemas de predicción pueden no obtener una mejora en términos de costos para la institución crediticia ni tampoco una respuesta más satisfactoria para los solicitantes. Este trabajo analiza el impacto de la incorporación de distintas metodologías de datos en la elaboración de modelos de predicción crediticia. Se comparan modelos de aprendizaje automático tradicionales con otros que incorporan costos asimétricos, con el objetivo de identificar los que mejor logran predecir la morosidad. Los resultados muestran la influencia de la elección de algoritmos, modelos de balanceo de clases y tratamiento de variables en las métricas de performance de negocio. Además, se presenta una técnica para minimizar costos que mejora la performance en comparación con modelos que buscan maximizar la métrica accuracy. En este sentido, los resultados indican que la optimización del punto de corte es crucial para minimizar los costos de los modelos de predicción crediticia. A pesar de que los modelos balanceados logran mejores métricas tradicionales, los modelos sin balanceo de clases obtienen menores costos a través de esta técnica. En conclusión, este trabajo destaca la importancia de considerar distintos factores al elegir un modelo de predicción crediticia, con el objetivo de reducir costos y mejorar la satisfacción tanto de los prestamistas como de los solicitantes

El arquetipo primario de la caverna

Tal como ocurrió con otras esferas culturales, la necesidad de autocercioramiento característica de la modernidad obligó a la disciplina arquitectónica a una drástica puesta en cuestión de los conceptos, de los paradigmas formales y de las técnicas que hasta entonces la habían estructurado. Para decirlo con Habermas: “con las ciencias experimentales modernas, con las artes convertidas en autónomas, y con las teorías de la moral y el derecho fundadas en principios, se desarrollaron (...) esferas culturales de valor que posibilitaron procesos de aprendizaje de acuerdo en cada caso con la diferente legalidad interna de los problemas teóricos, estéticos y práctico morales

Nuevo populismo de derecha en Argentina: análisis del estilo político de Javier Milei (2021-2022)

En los últimos años, se ha registrado un avance del populismo de derecha en la arena política a nivel mundial. Latinoamérica no es ajena a este fenómeno, que en Argentina llegó de la mano del economista libertario Javier Milei. Su campaña política para las elecciones legislativas de 2021 basada en una retórica anti-establishment y rupturista respecto del statu quo ha despertado interés en periodistas, académicos y figuras del arco político que comenzaron a referirse a él como un nuevo bastión del populismo en la región. A fines de dicho año, obtuvo los votos necesarios para ocupar una banca en la Cámara de Diputados de la Nación. De acuerdo a la teoría de la inclusión-moderación, su estilo populista debería haberse moderado tras su incorporación al cuerpo político, pero, dado el bajo involucramiento en la labor parlamentaria y sus aspiraciones presidencialistas, se esperaba que dicha hipótesis no se cumpliera. Luego de analizar, bajo la perspectiva de populismo performativo, 170 performances públicas de Javier Milei para el período bianual 2021-2022, se observa que el líder sí ha moderado su estilo político tras asumir su banca como diputado nacional por la Ciudad de Buenos Aires

Valid inequalities and complete characterizations of the 2-domination and P3-hull number polytope

Given a graph G = (V;E), a subset S V is 2-dominating if every vertex in S has at least two neighbors in S. The minimum cardinality of such a set is called the 2-domination number of G. Consider a process in discrete time that, starting with an initial set of marked vertices S, at each step marks all unmarked vertices having two marked neighbors. In such a process, the minimum number of initial vertices in S such that eventually all vertices are marked is called the P3-hull number of G. In this work, we explore a polyhedral relation between these two parameters and, in addition, we provide new families of valid inequalities for the associated polytopes. Finally, we give explicit descriptions of the polytopes associated to these problems when G is a path, a cycle, a complete graph, or a tree

Modelo de Predicción de Churn de Repartidores de Apps

El advenimiento de la tecnología y la aparición de nuevas empresas, impulsó la aparición de apps de delivery. Una de las problemáticas que deben enfrentar este tipo de organizaciones, es el mantenimiento de la flota de repartidores haciendo frente al churn, es decir al abandono de los mismos. El objetivo de este trabajo, es, por un lado, crear un modelo predictivo que permita predecir aquellos repartidores que realizarán churn, con el fin de poder tomar algún tipo de acción al respecto; por otro lado, se propone explorar un nuevo modelo, llamado modelo de supervivencia, que nos permitirá conocer desde el inicio, el tiempo que un repartidor se encontrará activo en la plataforma. De esta manera, se propondrá una nueva perspectiva explorando y comparando los resultados con el modelo original, más convencional

Una apuesta al futuro. El edificio para el Casino Nacional en Necochea, Argentina (1961-1973)

En el marco de un plan de incentivos para el sector agrario en la provincia de Buenos Aires, la ciudad balnearia de Necochea junto al contiguo puerto de Quequén tuvo, durante el período “desarrollista” en la Argentina, una notoriedad significativa. Con la asunción presidencial de Arturo Frondizi (1958) se activó una serie de políticas superpuestas para la promoción de sectores productivos estratégicos. Entre obras de infraestructura vial y energética, la ciudad atrajo la atención del gobierno nacional para la construcción de un gran Casino con programas de usos turísticos. A partir de la consulta de materiales de archivo y publicaciones periódicas este texto en clave histórica presenta un análisis crítico que permite reconocer, por su implantación urbana, la sofisticación tecnológica y su carga simbólica de tinte “espacialista”, una apuesta a un futuro de modernidad cuya permanencia, entre democracias débiles y dictaduras fuertes, dejará la huella de una aspiración trunca.Este artículo se encuentra publicado en Limaq, 012, e6018

Una aproximación al Riesgo Reputacional Bancario mediante técnicas de Text Mining

El modelo desarrollado se utilizará para gestionar el riesgo reputacional de la empresa, reflejando el importe de Capital que tendrá que mantener reservado para hacer frente a los eventuales efectos adversos originados por una percepción negativa por parte de todos los interesados en la organización. Se espera que este modelo permita periódicamente determinar el nivel de asignación óptima de capital para mitigar efectos adversos que pudiesen dañar la solvencia de la compañía, a partir de la información suministrada por el mercado, el contexto macroeconómico local y la percepción de los distintos participantes. Ante la falta de regulación específica, esta tesis es una propuesta para mitigar el riesgo reputacional de las Entidades Financieras y por lo tanto, da respuesta a una pretensión de la autoridad monetaria de gestionar el riesgo reputacional. En este trabajo se desarrolla un modelo econométrico que incorpora datos provenientes de las percepciones que expresan los usuarios a través de opiniones públicas a partir del empleo de técnicas de Text Mining. Para eso se utilizaron datos públicos extraídos de las opiniones de usuarios de la red social Twitter y las cotizaciones de los precios de aquellos Bancos que cotizan en el BYMA (Bolsa y Mercados Argentinos). Además, se empleó información financiera propia del rol de la empresa cotizante dentro del índice bursátil S&P Merval. Dentro del proceso interno de evaluación de la adecuación del capital (ICAAP) que deben realizar las Entidades Financieras en el marco de su política de Gestión de Riesgos, el Banco Central de la República Argentina (BCRA), establece que dichas instituciones deben desarrollar metodologías para medir en la forma más precisa posible los efectos del riesgo reputacional en términos de otros tipos de riesgo a los cuales podría estar la entidad expuesta, incluyendo para ello escenarios de riesgo reputacional en sus pruebas de tensión regulares a los fines de evitar efectos reputacionales adversos y mantener la confianza del mercado. En la literatura se mencionan algunos enfoques econométricos con variables financieras para dimensionar el Capital Económico que deben destinar para hacer frente al mencionado riesgo. Asimismo, se hace alusión a que este riesgo puede asimilarse al Operacional, y no existe un consenso sobre la forma de cuantificarlo.The model developed will be used to manage the company’s reputational risk, reflecting the amount of Capital that it will have to keep reserved to face possible adverse effects caused by a negative perception on the part of all those interested in the organization. This model is expected to periodically determine the optimal capital allocation level to mitigate adverse effects that could damage the solvency of the company, based on the information provided by the market, the local macroeconomic context and the perception of the different participants. Given the lack of specific regulation, this thesis is a proposal to mitigate the reputational risk of Financial Institutions and therefore, responds to a claim by the monetary authority to manage reputational risk. In this work, an econometric model is developed that incorporates data from the perceptions expressed by users through public opinions from the use of Text Mining techniques. For this, public data extracted from the opinions of users of the Twitter social network and the price quotes of those Banks listed on the BYMA (Bolsa y Mercados Argentinos) were used. In addition, financial information from the role of the listed company within the S&P Merval stock index was used. Within the internal capital adequacy assessment process (ICAAP) that Financial Institutions must carry out within the framework of their Risk Management policy, the Central Bank of the Argentine Republic (BCRA) establishes that said institutions must develop methodologies to measure as accurately as possible the effects of reputational risk in terms of other types of risk to which the entity could be exposed, including reputational risk scenarios in its regular stress tests in order to avoid adverse reputational effects and maintain market confidence. Some econometric approaches with financial variables are mentioned in the literature to measure the Economic Capital that must be allocated to face the aforementioned risk. Likewise, reference is made to the fact that this risk can be assimilated to Operational risk, and there is no consensus on how to quantify it