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<subfield code="a">Hernández Díaz, Alfredo G.</subfield>
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<subfield code="a">López Sánchez, Ana Dolores</subfield>
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<subfield code="a">Sánchez Oro, Jesús</subfield>
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<subfield code="a">Duarte Muñoz, Abraham</subfield>
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<subfield code="a">En este trabajo presentamos un problema de localización de instalaciones que aparece en&#xd;
múltiples situaciones reales y que, por tanto, es de gran interés para diversos sectores.&#xd;
Generalmente, cuando se desea localizar un conjunto de centros logísticos o de distribución&#xd;
que van a prestar un servicio tanto a empresas minoristas como mayoristas, se intenta que&#xd;
estén situados lo más cerca posible de estas empresas.&#xd;
Además, se suele asumir que cada empresa recibirá el servicio del centro logístico más&#xd;
cercano. Esto se traduce en que el objetivo o criterio a optimizar sea situar los centros&#xd;
logísticos en aquellos lugares que minimicen la máxima distancia entre las empresas y su&#xd;
centro logístico, asegurando así que la empresa más alejada de su centro de distribución&#xd;
estará lo más cerca posible y, por tanto, todas las demás empresas recorrerán una distancia&#xd;
inferior.&#xd;
Sin embargo, aparecen situaciones en las cuales algún o algunos centros logísticos podrían&#xd;
quedar inhabilitados debido, por ejemplo, a una catástrofe natural. En este caso, las empresas&#xd;
que son servidas por los centros logísticos afectados tendrán que recibir el servicio desde&#xd;
otro punto. Este otro centro podría ser el segundo más cercano o, si éste también estuviera&#xd;
no disponible, desde el tercero más cercano o, si éste tampoco pudiese dar servicio, desde el&#xd;
cuarto más cercano, y así sucesivamente. Este problema no ha sido muy estudiado en la&#xd;
literatura, pero cada vez se aplica más en situaciones reales propias, por ejemplo, de la&#xd;
Logística Humanitaria. Debido a su complejidad, los métodos exactos no permiten resolver&#xd;
este problema en tiempos razonables.&#xd;
Por ello, proponemos un algoritmo metaheurístico capaz de resolverlo rápidamente&#xd;
obteniéndose soluciones de gran calidad. Concretamente, se propone un algoritmo GRASP&#xd;
combinado con una Búsqueda Tabú y una Oscilación Estratégica.</subfield>
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<subfield code="a">Cuando el más cercano no es el preferible</subfield>
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