Thesis:

Coordinación del problema de planificación de cosecha en una cadena de suministro agrícola a través de un modelo binivel

Este trabajo aborda un problema de planificación de cosecha en el contexto de una cadena de suministro agrícola jerárquica, que integra la definición de zonas de manejo para la cosecha, y la coordinación entre el productor y el mayorista. El problema se representa a través de una programación binivel estocástica que permite la representación de la jerarquía entre el productor (líder) y el mayorista (seguidor). El productor decide la planificación y la programación de la cosecha para cada zona de manejo homogénea en la partición resultante, y el mayorista decide la cantidad a adquirir para satisfacer la demanda. En cada nivel de decisión se propone un modelo de optimización estocástica para representar la incertidumbre en los rendimientos, precios y demandas futuras de los cultivos mediante un conjunto finito de escenarios. Una reformulación del modelo binivel en un problema de programación lineal entera–mixta es proporcionada por el uso de las condiciones Karush–Kuhn–Tucker y el reemplazo de las restricciones complementariedad no–lineales que permiten la introducción de variables binarias auxiliares y un término big–M. La investigación revela valiosos resultados de la metodología propuesta a partir de un conjunto de instancias que representan el comportamiento de ambos tomadores de decisiones bajo incertidumbre.

This work addresses a selective harvest planning problem in the context of a hierarchical agricultural supply chain, which integrates the definition of management zones for harvesting, and the coordination between the producer and the wholesaler. The problem is represented through a stochastic bilevel program that allows for the representation of the hierarchy between the producer (leader) and a wholesaler (follower). The producer decides the planning and scheduling of the selective harvest for each homogeneous management zone into the resulting partition, and the wholesaler decides the amount to be acquired to satisfy the demand requirements. At each decision level, a stochastic optimization model is proposed for representing the uncertainty in future crop yields, prices and demands by a finite set of scenarios. A reformulation of the bilevel model into a mixed–integer linear program is provided by the use of the Karush–Kuhn–Tucker conditions and replacing the non–linear complementary constraints allowing for the introduction of auxiliary binary variables and big–M term. The research reveals valuable results of the proposed methodology from a set of instances representing the behavior of both decision makers under uncertainty.