2026-09-16T00:55:26Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/69882024-05-17T10:09:01Zcom_10259.4_104com_10259_2604col_10259_6848
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
author
Hernández Díaz, Alfredo G.
author
López Sánchez, Ana Dolores
author
Sánchez Oro, Jesús
author
Duarte Muñoz, Abraham
2022-09-21T11:29:03Z
2022-09-21T11:29:03Z
2021-07
978-84-18465-12-3
http://hdl.handle.net/10259/6988
10.36443/10259/6988
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.
spa
Planificación del transporte
Planning of transport
Cuando el más cercano no es el preferible
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