Modelo de programación lineal binaria para el balance de carga de trabajo en el problema de asignación de proyectos
Modelo de programação linear binária para equilibrar a carga de trabalho na questão da designação de projetos
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Author
Madiedo Bautista, Esteban
Acuña Parada, Saray Yurley
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Este artigo propõe um novo modelo matemático para designar projetos a funcionários. A questão consiste emachar uma designação ótima de projetos que equilibre a carga de trabalho e evite problemas de insatisfação e baixo desempenho em função da sobrecarga de trabalho ou de mudanças intempestivas na carga de trabalho. Emprega-se um teste de hipóteses baseado no experimento de Bernoulli normalizado, para comparar estatisticamente designações geradas pelo modelo proposto com resultados obtidos a partir do modelo de Zhirong Liang, Songshan Guo, Yanzhi Li y Andrew Lim, no qual a diferença entre a máxima e a mínima carga de trabalho designada é minimizada.Obteve-se como resultado que as designações, produto dos dois modelos, não coincidiram em 90% ou mais. Além disso, verificou-se que os valoresdas funções objetivo, determinados apartir das soluções proporcionadas pelo modelo existente, em nen hum momento foram melhores que as soluções obtidas mediante o modelo proposto.Este artículo propone un nuevo modelo matemático para asignar proyectos a empleados. El problema consiste en encontrar una óptima asignación de proyectos que equilibre la carga de trabajo y evite problemas de insatisfacción y bajo desempeño, debido a sobrecarga o cambios bruscos de carga de trabajo. Se emplea una prueba de hipótesis basada en el experimento de Bernoulli normalizado, para comparar estadísticamente las asignaciones generadas por el modelo propuesto con los obtenidos por el modelo de Zhirong Liang, Songshan Guo, Yanzhi Li y Andrew Lim, en el cual se minimiza la diferencia entre la máxima y mínima carga de trabajo asignada. Como resultado se obtuvo que las asignaciones, producto de los dos modelos no coincide en el 90 % o más de las ocasiones. Además, se encontró que los valores de las funciones objetivo, hallados a partir de las soluciones arrojadas por el modelo existente, nunca fueron mejores que los obtenidos por el modelo propuesto.