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Hernández Díaz, Alfredo G. López Sánchez, Ana Dolores Sánchez Oro, Jesús Duarte Muñoz, Abraham 2021-07 Trabajo presentado en: R-Evolucionando el transporte, XIV Congreso de Ingeniería del Transporte (CIT 2021), realizado en modalidad online los días 6, 7 y 8 de julio de 2021, organizado por la Universidad de Burgos En este trabajo presentamos un problema de localización de instalaciones que aparece en múltiples situaciones reales y que, por tanto, es de gran interés para diversos sectores. Generalmente, cuando se desea localizar un conjunto de centros logísticos o de distribución que van a prestar un servicio tanto a empresas minoristas como mayoristas, se intenta que estén situados lo más cerca posible de estas empresas. Además, se suele asumir que cada empresa recibirá el servicio del centro logístico más cercano. Esto se traduce en que el objetivo o criterio a optimizar sea situar los centros logísticos en aquellos lugares que minimicen la máxima distancia entre las empresas y su centro logístico, asegurando así que la empresa más alejada de su centro de distribución estará lo más cerca posible y, por tanto, todas las demás empresas recorrerán una distancia inferior. Sin embargo, aparecen situaciones en las cuales algún o algunos centros logísticos podrían quedar inhabilitados debido, por ejemplo, a una catástrofe natural. En este caso, las empresas que son servidas por los centros logísticos afectados tendrán que recibir el servicio desde otro punto. Este otro centro podría ser el segundo más cercano o, si éste también estuviera no disponible, desde el tercero más cercano o, si éste tampoco pudiese dar servicio, desde el cuarto más cercano, y así sucesivamente. Este problema no ha sido muy estudiado en la literatura, pero cada vez se aplica más en situaciones reales propias, por ejemplo, de la Logística Humanitaria. Debido a su complejidad, los métodos exactos no permiten resolver este problema en tiempos razonables. Por ello, proponemos un algoritmo metaheurístico capaz de resolverlo rápidamente obteniéndose soluciones de gran calidad. Concretamente, se propone un algoritmo GRASP combinado con una Búsqueda Tabú y una Oscilación Estratégica. application/pdf http://hdl.handle.net/10259/6988 spa Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional Cuando el más cercano no es el preferible info:eu-repo/semantics/conferenceObject TEXT RIUBU. Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos Hispana