Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
El Problema de Ubicación de Cobertura Máxima (MCLP) busca ubicar instalaciones para maximizar la población atendida, considerando una distancia o un tiempo de servicio estándar dados. Se han propuesto varias extensiones de este modelo para mejorar su aplicabilidad, por ejemplo, modelos probabilísticos de máxima cobertura de localización-asignación con restricciones de tiempo de espera o longitud de cola para sistemas congestionados, teniendo en cuenta uno o más servidores por centro de servicio. En este trabajo presentamos dos procedimientos para resolver un modelo probabilístico, que considera un servidor por centro, utilizando la relajación Lagrangiana y el Algoritmo Genético Constructivo. Se presentan pruebas exhaustivas de estos enfoques y se comparan sus resultados.
1. INTRODUCCIÓN
El Problema de Localización de Cobertura Máxima (MCLP) ha sido considerablemente tratado en la literatura desde su formulación por Church y ReVelle (1974). Este problema busca obtener la configuración para localizar instalaciones que sirva al mayor número de individuos de una población, dada una distancia dada o un tiempo estándar desde el punto de demanda. Se puede encontrar una revisión considerable de este tema en Hale y Moberg (2003), Serra y Marianov (2004) y Galvão (2004). Este modelo no pretende atender a toda la población, sino ofrecer el máximo servicio, teniendo en cuenta los recursos disponibles. Varios modelos aplicados a una amplia gama de problemas son extensiones de esta formulación.
En muchos trabajos sobre problemas de localización, esta distancia (o tiempo) entre los puntos de demanda y la instalación a la que se asignan es el factor que representa la calidad de los servicios que se prestan a los usuarios. Sin embargo, cuando se diseña una red de servicios, como la sanidad, la banca o los sistemas distribuidos de venta de billetes, la localización de los centros influye mucho en la congestión de cada uno de ellos, por lo que la calidad de los servicios debería modelizarse mejor y no considerar únicamente la distancia o el tiempo de desplazamiento. Así, debe procurarse que la ubicación del centro permita a los usuarios llegar a él en un tiempo aceptable, y que el tiempo de espera para ser atendido sea lo más corto posible o que el número de personas en la cola sea mínimo, ya que son parámetros importantes para medir la calidad deseada (Marianov y Serra, 1998).
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Nuevas funciones de enlace para la regresión cuantílica específica de distribución basada en modelos lineales generalizados vectoriales y modelos aditivos.
Artículo:
Métodos para analizar fenotipos multivariados en estudios de asociación genética.
Artículo:
Distribuciones marginales de vectores aleatorios generados por transformaciones afines de variables normales de dos piezas independientes.
Artículo:
Programación de MRP utilizando software Excel versión 2016
Artículo:
Estimación de las Razones de Probabilidades de Eventos Raros en la Distribución Binomial
Informe, reporte:
Diagnóstico sobre la logística del comercio internacional y su incidencia en la competitividad de las exportaciones de los países miembros
Artículo:
Nuevas necesidades cosméticas : tendencias y productos específicos
Manual:
Química de los taninos
Artículo:
Influencia del COVID-19 en las dinámicas de exportación, producción y consumo de carne vacuna en Colombia y el mundo: Una revisión monográfica.
Virtual Pro es un portal virtual de formación, investigación y comunicación especializado en procesos industriales.
� 2021, Virtual Pro �, una marca de Grupo INGCO. Todos los derechos reservados
