En ocasiones, los problemas que surgen en entornos reales no cuentan con un referente académico o práctico en la literatura
El reto
Este fue precisamente el caso planteado por el cliente: un problema altamente complejo, con múltiples restricciones entrelazadas, que no coincidía con ningún modelo documentado previamente.
La ausencia de un benchmark suponía un reto añadido. Sin un estándar de comparación, ¿cómo medir la calidad de las soluciones?
La única forma de avanzar era construir un marco propio de validación que nos permitiera evaluar de manera rigurosa si el enfoque desarrollado estaba realmente a la altura de las necesidades del negocio.
Solución tecnológica
El primer paso fue revisar en profundidad la literatura disponible, buscando problemas afines y técnicas con potencial de adaptación. A partir de ese análisis diseñamos un algoritmo específico, ajustado a las particularidades del caso. Se trataba de un enfoque ad hoc, creado con la flexibilidad necesaria para capturar los matices de las restricciones y, al mismo tiempo, ofrecer soluciones competitivas.
Para contrastar su rendimiento, decidimos utilizar un solver comercial como referencia, ya que en experiencias previas los resultados con este tipo de modelos habían sido validados por el cliente. Aunque no resolvía exactamente el mismo problema, representaba un estándar consolidado en la industria y nos ofrecía un punto de comparación objetivo. Esta dualidad, algoritmo especializado frente a solver genérico, ha sido clave para validar la propuesta y ajustar los mecanismos de búsqueda y control de calidad.
En términos técnicos, la implementación se organizó en una arquitectura modular que facilitaba la iteración rápida y la incorporación de mejoras. Se añadieron criterios de parada adaptativos para equilibrar tiempo de cómputo y calidad de las soluciones, así como un sistema de métricas comparativas que documentaba de forma transparente el desempeño frente al solver.
La experiencia nos aportó un aprendizaje importante: cuando no hay benchmarks establecidos, es fundamental apoyarse en referentes sólidos, aunque no sean perfectos, y complementarlos con un marco experimental robusto.
Impacto
El algoritmo ad hoc logró soluciones de la misma calidad que el solver comercial y, en varios escenarios, incluso lo superó. Todo ello con tiempos de ejecución adecuados a las necesidades del cliente.
Más allá del éxito puntual, el proyecto marcó un precedente. Demostró que es posible abordar problemas sin referentes claros, siempre que se combine creatividad en el diseño algorítmico con un proceso de validación exigente.
El cliente obtuvo no solo una herramienta eficaz, sino también la certeza de que su problema podía resolverse con garantías en un contexto donde no existían referentes.
Equipo
El proyecto fue realizado por perfiles de Optimization Scientist, con una sólida formación en matemáticas y experiencia en modelización y algoritmos de optimización.
Gracias a esta combinación de competencias, fue posible analizar en profundidad la literatura, definir las bases teóricas del modelo y desarrollar algoritmos adaptados al problema.
