Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio

Este artículo presenta un caso particular del problema de localización de instalaciones. La característica de este es que considera un conjunto de clusters que representan la acumulación de clientes que demandan un producto en particular. Se desea localizar P centros de distribución donde la demanda...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Flores Garrido,Luis, Oliva San Martín,Cristian
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2016
Materias:	Problema de localización de instalaciones
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000300013
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:scielo:S0718-33052016000300013
record_format	dspace
spelling	oai:scielo:S0718-330520160003000132016-07-12Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficioFlores Garrido,LuisOliva San Martín,Cristian Problema de localización de instalaciones Este artículo presenta un caso particular del problema de localización de instalaciones. La característica de este es que considera un conjunto de clusters que representan la acumulación de clientes que demandan un producto en particular. Se desea localizar P centros de distribución donde la demanda de los clusters se satisface solo si localizamos un centro de distribución en dicho cluster. Además, se debe determinar tanto el número de plantas como sus respectivas ubicaciones con el fin de abastecer los diferentes centros de distribución localizados. El objetivo es maximizar la utilidad considerando, por un lado, los ingresos que se obtienen por satisfacer la demanda de los diferentes clusters y, por otro lado, los costos de instalación que se incurren al localizar los centros de distribución y las plantas como también los costos de transporte de material desde las plantas a los centros de distribución. Otras aplicaciones de este problema se aprecian en redes de telecomunicaciones, redes eléctricas, etc. Se presenta un nuevo modelo de programación lineal entera que permite resolver instancias pequeñas, hasta 300 clusters, en un tiempo CPU aceptable, los problemas fueron programados con AMPL, y resueltos con CPLEX 11.0. Para instancias de mayor tamaño se presentan heurísticas que permiten obtener soluciones con un GAP menor al 1%.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.24 n.3 20162016-07-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000300013es10.4067/S0718-33052016000300013
institution	Scielo Chile
collection	Scielo Chile
language	Spanish / Castilian
topic	Problema de localización de instalaciones
spellingShingle	Problema de localización de instalaciones Flores Garrido,Luis Oliva San Martín,Cristian Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
description	Este artículo presenta un caso particular del problema de localización de instalaciones. La característica de este es que considera un conjunto de clusters que representan la acumulación de clientes que demandan un producto en particular. Se desea localizar P centros de distribución donde la demanda de los clusters se satisface solo si localizamos un centro de distribución en dicho cluster. Además, se debe determinar tanto el número de plantas como sus respectivas ubicaciones con el fin de abastecer los diferentes centros de distribución localizados. El objetivo es maximizar la utilidad considerando, por un lado, los ingresos que se obtienen por satisfacer la demanda de los diferentes clusters y, por otro lado, los costos de instalación que se incurren al localizar los centros de distribución y las plantas como también los costos de transporte de material desde las plantas a los centros de distribución. Otras aplicaciones de este problema se aprecian en redes de telecomunicaciones, redes eléctricas, etc. Se presenta un nuevo modelo de programación lineal entera que permite resolver instancias pequeñas, hasta 300 clusters, en un tiempo CPU aceptable, los problemas fueron programados con AMPL, y resueltos con CPLEX 11.0. Para instancias de mayor tamaño se presentan heurísticas que permiten obtener soluciones con un GAP menor al 1%.
author	Flores Garrido,Luis Oliva San Martín,Cristian
author_facet	Flores Garrido,Luis Oliva San Martín,Cristian
author_sort	Flores Garrido,Luis
title	Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
title_short	Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
title_full	Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
title_fullStr	Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
title_full_unstemmed	Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
title_sort	algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio
publisher	Universidad de Tarapacá.
publishDate	2016
url	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000300013
work_keys_str_mv	AT floresgarridoluis algoritmosparaelproblemadelocalizaciondeplantasycentrosdedistribucionmaximizandobeneficio AT olivasanmartincristian algoritmosparaelproblemadelocalizaciondeplantasycentrosdedistribucionmaximizandobeneficio
_version_	1714203436683100160

Algoritmos para el problema de localización de plantas y centros de distribución maximizando beneficio

Ejemplares similares