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Introduccion : Este articulo tiene por objetivo ilustrar como la ciencia puede impactar positivamente en procesos de decisiones de caracter industrial. El problema consiste en encontrar una particion del conjunto total de unidades geograficas (bloques) que minimice una unica funcion de dispersion territorial.  Esta medida de desempeno es equivalente a maximizar la compacidad de los territorios, es decir, obtener disenos donde ls unidades geograficas esten lo mas cercanas entre si.  La solucion debe satisfacer ademas otros requerimientos como equilibrar las distintas medidas de actividad entre los distintos territorios, asi como contiguidad de territorios.  Como resultado se tiene un modelo mono-objetivo de optimizacion combinatoria. Metodo : Para tal efecto, se presenta un metodo metaheuristico de solucion, denominado GRASP, para la resolucion de un problema de diseno de territorios comerciales, motivado por una aplicacion real de una compania de distribucion de bebidas embotelladas. El metodo integra componentes de construccion de soluciones y de busqueda local o mejora de las mismas que intentan explotar inteligentemente la estructura matematica del problema. Resultados : El algoritmo se ha evaluado en varios conjuntos de instancias generados aleatoriamente a partir de datos reales proporcionados por el socio industrial. Los resultados obtenidos indican la eficacia del metodo propuesto dado que, en tiempos de computo relativamente rapidos, pudieron obtenerse soluciones de calidad muy superior a la de las obtenidas por la empresa, tanto respecto a la medida de compacidad, como respecto a la satisfaccion de todas las restricciones.  Previo a abordar el trabajo, la empresa no podia encontrar solcuiones que satisfacieran grados de balence, por ejemplo, inferiores al 20%. EL metodo propuesto encuentra siempre soluciones factibles con desbalances menores al 5%. Conclusion : Se ha ilustrado como los problemas de toma de decisiones industriales pueden ser apoyados mediante modelos y tecnicas de Investigacion de Operaciones, resultando en planes territoriales de mejor calidad.

Mejorando la planificación de sistemas territoriales con optimización metaheurística