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Un problema integrado de localización de p-Hub y gestión de ingresos con múltiples niveles de capacidad bajo perturbaciones

Este trabajo considera un problema integrado de localización de hubs y gestión de ingresos en el que se dispone de un conjunto de capacidades entre las que se puede elegir una para cada hub y se considera la perturbación en una red de aerolíneas con forma de estrella. Proponemos un modelo de programación estocástica en dos etapas para maximizar el beneficio de la red en el que se consideran el coste de instalación de los hubs en diferentes niveles de capacidades, el coste de transporte y los ingresos obtenidos por la venta de billetes de avión. Para ofrecer soluciones flexibles, se desarrolla un modelo de optimización híbrido de programación estocástica en dos etapas que hace hincapié en la suma ponderada de la maximización del beneficio. Además, se utiliza un enfoque de aproximación media muestral para resolver la formulación de programación estocástica y un enfoque de algoritmo genético para ambas formulaciones. Se realizan experimentos numéricos para verificar las formulaciones matemáticas y comparar el rendimiento de los enfoques utilizados.

Autores: Yan-Ting, Hou; Jia-Zhen, Huo; Feng, Chu

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2019

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Gestión y administración

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Journal of Advanced Transportation

Volume 2019, Article ID 1812543, 14 pages

https://doi.org/10.1155/2019/1812543

Yan-Ting Hou 1 , 2 , Jia-Zhen Huo 1 , Feng Chu 2 , 3

1 , China

2 , France

3 , China

Academic Editor: Zhi-Chun Li

Contact: jat@hindawi.com

Descripción
Este trabajo considera un problema integrado de localización de hubs y gestión de ingresos en el que se dispone de un conjunto de capacidades entre las que se puede elegir una para cada hub y se considera la perturbación en una red de aerolíneas con forma de estrella. Proponemos un modelo de programación estocástica en dos etapas para maximizar el beneficio de la red en el que se consideran el coste de instalación de los hubs en diferentes niveles de capacidades, el coste de transporte y los ingresos obtenidos por la venta de billetes de avión. Para ofrecer soluciones flexibles, se desarrolla un modelo de optimización híbrido de programación estocástica en dos etapas que hace hincapié en la suma ponderada de la maximización del beneficio. Además, se utiliza un enfoque de aproximación media muestral para resolver la formulación de programación estocástica y un enfoque de algoritmo genético para ambas formulaciones. Se realizan experimentos numéricos para verificar las formulaciones matemáticas y comparar el rendimiento de los enfoques utilizados.

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