Resumo O complexo problema da evasão de alunos representa uma oportunidade para a aplicação de tecnologia e métodos de mineração de dados no ensino superior. O objetivo desta pesquisa é obter o perfil dos alunos em risco de evasão e, assim, gerar planos de gestão estudantil que impactem nas variáveis que explicam essa situação. Para isso, propõe-se a utilização de uma estrutura metodológica CRISP-DM, aplicando ferramentas estatísticas e aprendizado de máquina não supervisionado. A análise transversal foi realizada em um universo de alunos do primeiro ano do turno diurno de uma universidade privada chilena. As variáveis sociodemográficas e comportamentais utilizadas foram baseadas na teoria da deserção e no julgamento de especialistas, e os dados foram obtidos nos registros históricos disponíveis na Instituição. Para obter as variáveis que mais influenciaram o abandono, foram realizadas análises de correlação e de componentes principais. A aplicação do agrupamento hierárquico aglomerativo e da técnica de conjuntos aproximados produziu quatro perfis de alunos com suas respectivas regras de associação e cinco variáveis acadêmicas que permitiram desenhar um sistema de apoio para reduzir o abandono e promover a retenção.

Abstract The complex problem of student dropout represents an opportunity for the application of data mining technology and methods in higher education. The objective of this research is to obtain the profile of students at risk of dropping out and thus generate student management plans that impact on the variables that explain this situation. For this, it is proposed to use a CRISP-DM methodological structure, applying statistical tools and unsupervised machine learning. The cross-sectional analysis was carried out on a universe of freshmen day students at a private Chilean university. The sociodemographic and behavioural variables used were based on attrition theory and expert judgment, and the data were obtained from the historical records available at the Institution. To obtain the variables that most influenced dropout, correlation and principal component analyses were performed. The application of agglomerative hierarchical clustering and rough sets technique produced four profiles of students with their respective association rules and five academic variables that allowed the design of a support system to reduce dropout and promote retention.

Resumo La compleja problemática del abandono estudiantil representa una oportunidad para la aplicación de la tecnología y métodos de la minería de datos en educación superior. El objetivo de esta investigación es obtener el perfil de los estudiantes en riesgo de abandono y así generar planes de gestión estudiantil que impacten sobre las variables que explican esta situación. Para esto se propone utilizar una estructura metodológica CRISP-DM, aplicando herramientas estadísticas y del aprendizaje automático no supervisado. El análisis, de tipo transversal, se realizó sobre un universo de estudiantes de primer año en jornada diurna, en una universidad privada chilena. Las variables sociodemográficas y de comportamiento utilizadas, se basaron en la teoría sobre deserción y juicio de expertos, y los datos se obtuvieron de los registros históricos disponibles en la Institución. Para obtener las variables que más influían en el abandono se realizaron análisis de correlación y de componentes principales. La aplicación del clustering jerárquico aglomerativo y la técnica de conjuntos aproximados produjeron cuatro perfiles de estudiantes con sus reglas de asociación respectivas y cinco variables académicas que permitieron diseñar un sistema de apoyo para disminuir el abandono y fomentar la retención.

Resumo Significativamente menos mulheres do que homens escolhem estudar programas relacionados com ciência, tecnologia, engenharia ou matemática (STEM). No Chile, em 2020, 53,9% das matrículas em instituições de ensino superior são do sexo feminino. No entanto, apenas 20,3% estão inscritos em programas STEM. A lacuna deve-se a factores que afetam negativamente as mulheres antes de entrarem e durante os seus estudos. Por conseguinte, são necessárias políticas públicas para ajudar a encorajar mais mulheres a estudar programas relacionados com a STEM, juntamente com a melhoria da sua taxa de retenção. A investigação tem como objetivo propor soluções que contribuam para a abordagem da equidade de gênero. A proposta considera uma metodologia quantitativa, explicativa e não-experimental. Através de uma entrevista a 3500 cidadãos, foram identificadas as principais condições e desafios enfrentados pelas mulheres nos programas STEM. Posteriormente, foi realizada uma análise quantitativa dos resultados obtidos, e as principais causas das condições podem ser agrupadas em cinco áreas de ação. Finalmente, a Hack4women desenvolve-se como um espaço de colaboração e co-criação, onde se destaca a participação do Estado, empresas, cidadãos, academia e estudantes. Assim, é gerado um conjunto de 18 propostas cujo objetivo é mitigar ou fornecer soluções para as áreas de ação detectadas que provocam a desmotivação das mulheres para estudar carreiras STEM.

Abstract Women who decide to study programs related to science, technology, engineering or mathematics (STEM), are significantly less than men. In the Chile of 2020, 53.9% of enrollments in higher education institutions correspond to women. However, only 20.3% are enrolled in STEM programs. The gap is due to factors that negatively impact women before entering and during their studies. Therefore, public policies are needed to help encourage more women to study STEM-related programs, along with improving their retention rate. The objective of the research is to propose solutions that contribute to gender equity. The proposal considers a quantitative, explanatory and non-experimental methodology. Through a survey of 3500 citizens, the main conditions and challenges faced by women in STEM programs were identified. Subsequently, a quantitative analysis of the results obtained was carried out, and the main causes of the conditions can be grouped into five areas of action. Finally, Hack4women is developed as a collaborative and co-creation space, where the participation of the State, companies, citizens, academia and students is highlighted. Thus, a set of 18 proposals are generated with the objective of mitigating or providing solutions to the detected areas of action that cause the demotivation of women to study STEM careers.

Resumen Las mujeres que deciden estudiar programas relacionados con la ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas (STEM) son significativamente menores a los hombres. En el Chile del 2020, el 53,9 % de las matrículas a instituciones de educación superior corresponde a mujeres. Sin embargo, solo el 20,3 % se matrícula en programas STEM. La brecha se debe a factores que impactan negativamente a las mujeres antes de ingresar y durante sus estudios. Por ello, se requiere de políticas públicas que contribuyan a incentivar a más mujeres estudiar los programas afines a STEM, junto con mejorar su tasa de retención. La investigación tiene por objetivo proponer soluciones que contribuyan al lineamiento hacia la equidad de género. La propuesta considera una metodología de trabajo de tipo cuantitativo, explicativo y no experimental. Mediante una encuesta realizada a 3500 ciudadanos, se identificó las principales afecciones y desafíos que presentan las mujeres, adscritas a programas STEM. Posteriormente, se realizó un análisis cuantitativo de los resultados obtenidos, se puede agrupar las principales causas de las afecciones en cinco ámbitos de acción. Finalmente, se desarrolla Hack4women, espacio colaborativo y de co-creación, donde se destaca la participación de Estado, empresa, ciudadania, academia y alumnado. Así, se generan un conjunto de 18 propuestas cuyo objetivo es mitigar o dar solución a los ámbitos de acción detectados que ocasionan la desmotivación de las mujeres a estudiar carreras STEM.

Resumen La programación de actividades en empresas manufactureras y de servicios debe funcionar de manera eficiente, ya que afecta la productividad y la competitividad. Este estudio analiza un caso real de programación en secadores de madera verde en un aserradero de Chile, con un conjunto de 10 máquinas paralelas con tres tecnologías diferentes, con 161 trabajos, en un horizonte de planificación mensual. La metodología considera dos etapas: en primer lugar, los productos se agrupan por densidad y tipo de fibra, y en segundo lugar, se propone un modelo matemático basado en la programación lineal, que es modelado con el software AMPL. Se realiza un análisis estadístico sobre la calidad de la solución y el tiempo de cómputo, con los programas comerciales CPLEX y GUROBI. Los resultados del experimento computacional permiten reducir el makespan en un 8,5 %, concluyendo que el solver CPLEX resultó ser mejor que el solver GUROBI, respecto al tiempo de CPU y al número de instancias resueltas al óptimo, en el 59,3 % de los casos analizados. Los parámetros más influyentes para el tiempo de cálculo fueron: "cuts" en GUROBI (evaluados en 0), "mipcuts" en CPLEX (evaluados en 2) y repeatpresolve (evaluados en 0). La diferencia en tiempo de este último parámetro es estadísticamente significativa.

Abstract Scheduling of activities in manufacturing and service enterprises should perform efficiently, since it impacts both productivity and competitiveness. This study analyzes a real case of green wood dryers in a sawmill in Chile, with a set of ten parallel machines with three different technologies, with 161 jobs, on a monthly planning horizon. The methodology considered two stages: first, the products were grouped by density and fiber type; second, a mathematical model was proposed based on linear programming, which was modeled with AMPL software. In addition, we conducted a statistical analysis to evaluate the solution quality and the computing times, using the CPLEX and GUROBI commercial solvers. The results of the computational experiment showed a reduction in the makespan of 8.5 %, allowing us to conclude that the solver CPLEX is better than the solver GUROBI, regarding CPU time and number of instances optimally solved in 59.3 % of the analyzed cases. The most influential parameters for computing time were GUROBI cuts (evaluated at 0), CPLEX Mipcuts (evaluated at 2), and repeatpresolve (evaluated at 0). The time difference in the latter parameter was statistically significant.

Resumo A programação de atividades nas empresas manufatureiras e de serviços deve funcionar de maneira eficiente, já que afeta a produtividade e a competitividade. Este estudo analisa um caso real de programação em secadores de madeira verde em uma serraria do Chile, com um conjunto de 10 máquinas paralelas com três tecnologias diferentes, com 161 trabalhos, em um horizonte de planificação mensal. A metodologia considera duas etapas: em primeiro lugar, os produtos se agrupam por densidade e tipo de fibra, e em segundo lugar, propõe-se um modelo matemático baseado na programação linear, que é modelado com o software AMPL. Realiza-se uma análise estatística sobre a qualidade da solução e o tempo de cómputo, com os programas comerciais CPLEX e GUROBI. Os resultados do experimento computacional permitem reduzir o makespan em um 8,5 %, concluindo que o solver CPLEX resultou ser melhor que o solver GUROBI, a respeito do tempo de CPU e do número de instâncias resolvidas ao ótimo, em 59,3 % dos casos analisados. Os parâmetros mais influentes para o tempo de cálculo foram: "cuts" em GUROBI (avaliados em 0), "mipcuts" em CPLEX (avaliados em 2) e repeatpresolve (avaliados em 0). A diferença em tempo deste último parâmetro é estatisticamente significativa.

Los desastres naturales, son eventos que exceden la capacidad de respuesta de una población y generan cuantiosas pérdidas, tanto económicas como humanas, con externalidades en muchos casos no cuantificadas en su totalidad. Los recursos necesarios para abastecer los centros de distribución son provistos tanto por proveedores privados como gubernamentales, deben ser asignados en virtud del daño del desastre. Luego viene la distribución desde los depósitos, hasta los distintos clientes o centros de distribución. Se presenta una aplicación web que asigna los superdepósitos, y luego establece el ruteo que han de seguir los vehículos para cubrir los centros de distribución, considerando diversas probabilidades de poblaciones que han de ser cubiertas. La aplicación es un marco de trabajo paramétrico a cualquier zona geográfica y escenarios, dado la integración existente con aplicaciones como Google Maps®. Los tiempos computacionales son razonables, a nivel de arquitectura de software el producto es escalable y extensible. Además, cumple con un conjunto de buenas prácticas de calidad de software presentes en la ISO9126.

The natural disasters are events that exceed the capacity of covering of a population and generate large losses, both economic and humans, with externalities in many cases not quantified in their entirety. The resources needed to supply the distribution centers are provided both private and government must allocate providers, by the disaster damage. Then, the distribution is performed from the depots, to the different customers or distribution centers. It presents a web application that assigns the super depots, and then establishes the routing that the vehicles must follow to cover the distribution centers, considering different probabilities of populations to be covered. The application is a parametric framework to any geographical area and scenarios, given the existing integration with applications such as Google Maps®. Computational times are reasonable, and at the software architecture level the product is scalable and extensible. In addition, it complies with a set of good software quality practices present in ISO9126.

Resumen Nosotros consideramos el problema de localización y ruteo de vehículos con flota heterogénea (LRPH) en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes asignados a cada deposito, y las rutas que satisfagan la demanda de los clientes considerando una flota heterogénea. Nosotros proponemos una comparación de algoritmos granulares de Recocido Simulado (GSA), Búsqueda de Vecindario Variable (GVNS) y Tabú Search probabilístico (pGTS) para el LRPH. De esta manera, los algoritmos propuestos consideran un subconjunto del espacio en el cual los movimientos menos favorables son descartados según un factor de granularidad. Los algoritmos propuestos son comparados experimentalmente para la solución del LRPH, considerando el tiempo de CPU y la calidad de la solución obtenida en instancias adaptadas de la literatura. Los resultados computacionales muestran que el algoritmos GSA es capaz de obtener buenas soluciones en tiempos computacionales reducidos, mejorando los resultados obtenidos por los otros algoritmos propuestos.

Abstract We consider the Location-Routing Problem with Heterogeneous Fleet (LRPH) in which the goal is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each open depot, and the corresponding routes fulfilling the demand of the customers and by considering a heterogeneous fleet. We propose a comparison of granular approaches of Simulated Annealing (GSA), of Variable Neighborhood Search (GVNS) and of a probabilistic Tabu Search (pGTS) for the LRPH. Thus, the proposed approaches consider a subset of the search space in which non-favorable movements are discarded regarding a granularity factor. The proposed algorithms are experimentally compared for the solution of the LRPH, by taking into account the CPU time and the quality of the solutions obtained on the instances adapted from the literature. The computational results show that algorithm GSA is able to obtain high quality solutions within short CPU times, improving the results obtained by the other proposed approaches.

Abstract: The ability of the humans to manually solve NP-hard problems had not received much attention of the scientific community. This paper considers the Strip Packing Problem (SPP), in which a set of rectangular pieces has to be placed orthogonally in a container with a given width and an infinite length. The pieces are not allowed to overlap (i.e. be stacked one over the other). The aim of the SPP is to minimize the overall length of the strip. In this paper, we have developed a computational game to allow manual solutions by expert gamers for different instances of the problem. The main contribution of the paper is the presentation of an algorithm based on patterns and data mining retrieved from the results achieved by expert gamers. The proposed algorithm is based on decision-trees and heuristics proposed in literature. Finally, the proposed approach is able to find the best-known solutions for the 94.3% of a set of instances proposed in the literature, and 79% for instances generated randomly.

Resumen: La capacidad del ser humano para resolver problemas NP-Duro de forma manual no ha recibido la debida atención por la comunidad científica. Este artículo considera el problema del Strip Packing, que consiste en posicionar ortogonalmente un conjunto de piezas rectangulares dentro de un contenedor de ancho fijo y altura infinita, sin solaparlas, minimizando la altura alcanzada de las piezas dentro del contenedor. Se desarrolló un juego computacional que permite obtener soluciones manuales, propuestas por jugadores expertos, para distintas instancias del problema. La contribución del artículo consiste en presentar un algoritmo que se extrajo mediante patrones y minería de datos aplicada a soluciones encontradas por los jugadores expertos. El algoritmo generado se basa en elementos de árboles y heurísticas presentes en la literatura. Adicionalmente se presentan resultados computacionales, donde se logra encontrar la mejor solución conocida en 94.3% de un conjunto de instancias de la literatura y 79% para instancias generadas aleatoriamente.

Dado un conjunto de piezas rectangulares con ancho fijo y con longitud infinita, el problema de strip-packing (SPP) de dos dimensiones, con una rotación de las piezas de 90°, consiste en la colocación ortogonal de todas las piezas en la tira, sin sobreponerlas, a fin de minimizar la altura de la tira usada. Se han propuesto varios algoritmos para resolver este problema, pero los genéticos constituyen uno de los enfoques más populares, debido a su eficacia en la solución en problemas NP-hard. En este trabajo se presentan tres representaciones binarias, una operación crossover clásica y operadores de mutación. Las tres representaciones binarias se comparan en un subconjunto de instancias de benchmarking. La representación R2 supera los resultados obtenidos por la representación R1 y R3. De hecho, se mejoran algunos de los mejores resultados encontrados por los trabajos publicados anteriormente.

Given a set of rectangular pieces and a fixed width with infinite length, the strip-packing problem (SPP) of two dimensions (2D), with a rotation of pieces in 90° consists of orthogonally placing all the pieces on the strip, without overlapping them, minimizing the height of the strip used. Several algorithms have been proposed to solve this problem, being Genetic Algorithms one of the most popular approach due to it effectiveness solving NP-Hard problems. In this paper, three binary representations, and classic crossover and mutation operators are introduced. A comparison of the three binary representations on a subset of benchmarking instances is performed. The representation R2 outperforms the results obtained by representation R1 and R3. Indeed, some of the best-known results found by previous published approaches are improved.

Este artículo considera el problema de localización y ruteo con flota heterogénea (LRPH, por sus siglas en inglés), en el cual se busca determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes, considerando una flota de vehículos con capacidad diversa y costos de utilización asociados. El objetivo es minimizar la suma de los costos asociados con la apertura de depósitos, los costos de los vehículos utilizados, y los costos variables directamente relacionados con las distancias recorridas. En este artículo, se propone un algoritmo metaheurístico basado en una búsqueda tabú granular para la resolución del problema. Experimentos computacionales en instancias adaptadas de la literatura, muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, en tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad demostrando su efectividad.

This paper considers the Location-Routing Problem with Heterogeneous Fleet (LRPH), in which the aim is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each open depot, and the routes to be performed to fulfill the demand of the customers by considering a heterogeneous fleet with different capacities and associated costs. The objective is to minimize the sum of the cost of the open depots, of the used vehicle costs, and of the variable costs related with the distance traveled by the performed routes. In this paper, it is proposed a metaheuristic algorithm based on a granular tabu search to solve the LRPH. Computational experiments on adapted benchmark instances from the literature show that the proposed approach is able to obtain, within short computing times, high quality solutions illustrating its effectiveness.