Este documento describe el desarrollo de un algoritmo genético llamado GATP para optimizar las rutas de recogida de boyas de atún. GATP mejora la eficiencia al predecir las posiciones futuras de las boyas y calcular la ruta óptima, pudiendo ahorrar hasta un 8% en combustible comparado con métodos actuales. La implementación de GATP tendrá un impacto positivo en la sostenibilidad al reducir las emisiones de CO2.

1. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS EN
LA PESCA DEL ATÚN
CASO DE INVESTIGACIÓN APLICADA EN EL
SECTOR DE LA PESCA
Carlos Groba
28/11/2014 – SANTIAGO DE COMPOSTELA

2. Quiénes somos
22 M €
de facturación
Presencia en
29 países
30% de plantilla
en I+D+i
30% de crecimiento
en los últimos 5 años
Marine Instruments es una empresa especializada en el diseño y desarrollo de nuevas
tecnologías y la fabricación de productos electrónicos para el sector marino.

3. La empresa
Fuerte apuesta por el I+D+i
para ofrecer las soluciones
tecnológicas más avanzadas.
Plantilla en continuo crecimiento.
Personal especializado por áreas.
Alta tecnología para testear todos
nuestros equipos aplicando el más
riguroso control de calidad.
Líder mundial en la producción de boyas de atún.
Presencia en 29 países.

4. Valores
INNOVACIÓN Promovemos la innovación y el desarrollo para alcanzar
la máxima calidad en nuestros productos y la mayor competitividad en el mercado.
TRABAJO EN EQUIPO. Colaboramos, sumamos esfuerzos, multiplicamos logros.
ORIENTACIÓN AL CLIENTE. Centramos nuestro esfuerzo en la satisfacción al cliente,
escuchando sus necesidades y aportando soluciones competitivas y de calidad.
COMPROMISO CON LA SOSTENIBILIDAD. Adaptamos nuestros productos y nuestras estrategias
empresariales a la preservación del medio ambiente marino.
FABRICACIÓN INTEGRADA. Ingeniería, diseño y fabricación integradas para aumentar nuestra
productividad y competitividad.

5. FUNDACIÓN DE LA EMPRESA
RADIOBOYA GPS
INTERNACIONALIZACIÓN
BOYA SATELITARIA CON SONDA
BOYAS CIENTÍFICAS
BOYA SATELITARIA CON SONDA TRIFRECUENCIA
NUEVAS INSTALACIONES
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
DIVERSIFICACIÓN DE PRODUCTOS PRESENCIA EN 29 PAÍSES
BOYA GPS SATELITARIA CON PANELES
SOLARES
BOYA GPS SATELITARIA
RADIOBOYA DE PALANGRE
PREMIO A LA INNOVACIÓN
PREMIO A LA INNOVACIÓN
BOYAS CONCEPTO BLUE
Historia

6. Localización
Estamos ubicados en Porto do Molle, Nigrán, España

7. El grupo

8. Presencia internacional

9. Sectores de actividad
Boyas satelitarias para la pesca de atún
Radioboyas de palangre
SECTOR CIENTÍFICO
Boyas científicas
SECTOR DE RECREO
Sistema de alertas
Observador
electrónico
SECTOR PESQUERO

10. FAD: Fish Aggregating Devices
FAD: objeto donde se agrega el
atún. Las boyas se atan a estos
objetos que viajan a la deriva
por el océano

11. Comunicaciones vía satélite

12. Recepción de las boyas a bordo

13. La recogida de los objetos: TSP
Problema similar al TSP (Travelling Salesman Problem)
¿Cuál es la mejor ruta a seguir para la recogida de los objetos?
Problema NP (No Polinómico): N objetos -> N! Posibilidades
10 objetos: 3,6 millones de posibilidades
20 objetos: 2,4*10^18 posibilidades

14. Soluciones al TSP
Solución exacta: explorar todas las posibilidades (no computable)
Soluciones heurísticas o aproximadas:
• Nearest Neighbour (NN)
• Tabu-Search
• Genetic Algorithms (GA)
• Ant Colonies
• Etc…

15. TSP en el atún
Los atuneros tienen el mismo problema que el TSP… o no?
Coste medio de combustible de un atunero: 1000€/hora aprox.

16. TSP en el atún
Solución planteada para solventar el problema:
• Predicción de las posiciones futuras de cada boya a recuperar
• Usar Algoritmos Genéticos (GA) para calcular la ruta óptima en la
situación estática
• Combinación de la predicción y del uso de GA para obtener una
solución válida en un entorno dinámico

17. Predicción de posiciones futuras
Premisas para predecir a corto plazo:
• Cálculo computacionalmente rápido
• Basado en las posiciones pasadas
Comparativa de 3 modelos:
• No predecir (random walk)
• Serie temporal de primer orden
• Ecuación de Newton

18. Algoritmos Genéticos (I)
• Método de búsqueda heurística que imita el proceso de la selección
natural, usando técnicas como: herencia, mutación, selección, etc.
• Método de aplicación transversal que permite solucionar infinidad
de problemas de optimización en diferentes ámbitos
• Ejemplo: diseño de una antena de la NASA
con el mejor diagrama de radiación

19. Algoritmos Genéticos (II)
1. Se comienza con varias secuencias aleatorias: posibles soluciones
2. Se mide el resultado de cada solución (fitness) y se ordena
3. Se hace una selección de las mejores: selección de los padres
4. Se obtiene la siguiente generación (offspring) mediante operadores de cruce y
mutación
5. Se vuelve al punto 2 hasta la condición de parada: X generaciones sin mejora

20. Algoritmos Genéticos (III)
• Finalmente, al cabo de las generaciones
se alcanza una solución cercana al óptimo
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Distance
Generations (1000)
TSP30 - Overview of Performance
Best
Worst
Average

21. Algoritmo creado: GATP
GATP: Genetic Algorithm based on Trajectory Prediction
1. INPUTS: velocidad del barco y tiempo de parada en cada boya (tiempo de pesca)
2. Se calculan las posiciones futuras de cada boya del experimento
3. Se aplica GA teniendo en cuenta la futura posición de cada boya (solución dinámica)

22. Resultados GATP
Comparativa entre tres soluciones:
• NN: técnica actual usada por los barcos, ir a la boya más cercana
• GA-TSP: Algoritmos genéticos estáticos, estado del arte actual
• GATP: Solución implementada para el modelo dinámico de la boya con predicción
GATP mejora hasta un 8% de ahorro comparado con el método NN (53.000€ mensuales)
GATP mejora hasta un 5% de ahorro comparado con el método GA-TSP (33.000€
mensuales)

23. Implementación solución GATP

24. GATP: líneas futuras
• Priorizar boyas con más pescado debajo
• Usar ventanas temporales: horas de pesca
• Opción de buscar la mejor ruta con punto final más cercano al puerto
• Rutas asimétricas: tener en cuenta que el coste entre boyas no es el mismo debido a
las corrientes y condiciones meteorológicas
• Mejorar el método de predicción a medio plazo y usar un algoritmo basado en las
condiciones meteorológicas
• Opción multibarco: optimizar la ruta total de N barcos para recoger M boyas

25. Conclusiones
• Algoritmo desarrollado ‘ad-hoc’ para un problema concreto en el sector
• De rápida ejecución (2-3 segundos) y fuerte impacto en el cliente
• Trabajo científico con aplicación real en el mercado
• Futura implantación en el software de recepción de boyas (MSB) en 2015
• Posibilidad de venderlo al cliente como un servicio de pago por uso (suscripción mensual)
• Pesca más sostenible, operaciones más eficientes y ahorro de combustible
• Impacto directo en la disminución de la cantidad de CO2 emitida a la atmósfera
• Artículo publicado recientemente en la revista: ‘Computers & Operations Research’, Elsevier

26. Conclusiones
• Nos preocupa la eficiencia y también la sostenibilidad
• Diferenciación de tamaños y especies con nuevos desarrollos
• Ojos electrónico: registro de observaciones pesqueras para
controlar los descartes a bordo

27. GRACIAS
cgroba@marineinstruments.es