En este trabajo se analizan los retos que implica la implementación de un Sistema de Apoyo a la D... more En este trabajo se analizan los retos que implica la implementación de un Sistema de Apoyo a la Decisión para la formación de carteras de proyectos de investigación-desarrollo en organizaciones públicas. Primeramente se propone un modelo matemático multiobjetivo que considera tanto la calidad de la cartera como la cantidad de proyectos aprobados. Se proponen también asignaciones de dinero a los
In this paper a mixed–integer linear programming (MILP) model is studied for the bi–objective pub... more In this paper a mixed–integer linear programming (MILP) model is studied for the bi–objective public R & D projects portfolio problem. The proposed approach provides an acceptable compromise between the impact and the number of supported projects. Lagrangian relaxation techniques are considered to get easy computable bounds for the objectives. The experiments show that a solution can be obtained in less than a minute for instances comprising of up to 25,000 project proposals. This brings significant improvement to the previous approaches that efficiently manage instances of a few hundred projects
En este trabajo se analizan los retos que implica la implementación de un Sistema de Apoyo a la D... more En este trabajo se analizan los retos que implica la implementación de un Sistema de Apoyo a la Decisión para la formación de carteras de proyectos de investigación-desarrollo en organizaciones públicas. Primeramente se propone un modelo matemático multiobjetivo que considera tanto la calidad de la cartera como la cantidad de proyectos aprobados. Se proponen también asignaciones de dinero a los
In this paper a mixed–integer linear programming (MILP) model is studied for the bi–objective pub... more In this paper a mixed–integer linear programming (MILP) model is studied for the bi–objective public R & D projects portfolio problem. The proposed approach provides an acceptable compromise between the impact and the number of supported projects. Lagrangian relaxation techniques are considered to get easy computable bounds for the objectives. The experiments show that a solution can be obtained in less than a minute for instances comprising of up to 25,000 project proposals. This brings significant improvement to the previous approaches that efficiently manage instances of a few hundred projects
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Papers by Fernando Lopez