Search

Esta investigación estima la Matriz de Contabilidad Social (MCS) de la economía mexicana para el año 2022, con base en la matriz de 2018, utilizando el método de entropía cruzada. Con la MCS estimada se realiza un análisis multisectorial mediante la clasificación de sectores. Los resultados empíricos obtenidos en la nueva MCS 2022 reflejan una aproximación a la estructura de la economía nacional. El análisis multisectorial muestra un cambio significativo en la estructura económica de los últimos 10 años; particularmente se observan los efectos negativos que generó la crisis sanitaria de Covid-19 en diversas actividades como las manufacturas, el comercio y la agricultura. Además, a partir del análisis multisectorial se infiere que la recuperación de dichas actividades será lenta y sostenida. Por último, se propone un conjunto de recomendaciones en materia de política económica para que México alcance una senda de crecimiento estable.

La optimización multiobjetivo juega un papel fundamental en la ingeniería moderna, ya que permite diseñar sistemas y procesos donde se mejoran varios criterios simultáneamente. En este campo, se destaca el uso del llamado enfoque a posteriori, basado en la obtención de las soluciones no dominadas (conocidas también como el conjunto de Pareto) para, posteriormente, seleccionar de ellas la alternativa más conveniente para las condiciones reales. Éste ha mostrado ser la opción más efectiva, ya que evita el suministro previo de cualquier indicación de preferencia con respecto a los objetivos. Este trabajo presenta la implementación de una biblioteca de clases para la optimización multiobjetivo a través del método de entropía cruzada. Ésta se basa en una biblioteca previa, de MATLAB, desarrollada y publicada por los autores. La biblioteca fue implementada en C++, evitando el uso de otras bibliotecas aparte de la estándar, para garantiza su portabilidad y su capacidad de integración. Será distribuida bajo la Licencia Pública General Reducida de GNU (versión 3). Para comprobar no sólo el funcionamiento de la biblioteca, sino también su inserción en otros programas, se desarrolló una aplicación. Todas las pruebas realizadas mostraron un buen desempeño sin errores identificados. Como desarrolló futuro de este trabajo, se prevé la implementación de otras heurísticas de optimización multiobjetivo, tales como los algoritmos genéticos y la optimización de hormiguero. También deberá ser integrada esta biblioteca en aplicaciones para resolver problemas industriales reales, como son la optimización de la sostenibilidad de procesos de fabricación y el diseño de microindustrias alimentarias.