RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Cuando el más cercano no es el preferible
A1 Hernández Díaz, Alfredo G.
A1 López Sánchez, Ana Dolores
A1 Sánchez Oro, Jesús
A1 Duarte Muñoz, Abraham
K1 Planificación del transporte
K1 Planning of transport
K1 Ingeniería civil
K1 Civil engineering
K1 Transporte
K1 Transportation
AB En este trabajo presentamos un problema de localización de instalaciones que aparece enmúltiples 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 distribuciónque van a prestar un servicio tanto a empresas minoristas como mayoristas, se intenta queestén situados lo más cerca posible de estas empresas.Además, se suele asumir que cada empresa recibirá el servicio del centro logístico máscercano. Esto se traduce en que el objetivo o criterio a optimizar sea situar los centroslogísticos en aquellos lugares que minimicen la máxima distancia entre las empresas y sucentro logístico, asegurando así que la empresa más alejada de su centro de distribuciónestará lo más cerca posible y, por tanto, todas las demás empresas recorrerán una distanciainferior.Sin embargo, aparecen situaciones en las cuales algún o algunos centros logísticos podríanquedar inhabilitados debido, por ejemplo, a una catástrofe natural. En este caso, las empresasque son servidas por los centros logísticos afectados tendrán que recibir el servicio desdeotro punto. Este otro centro podría ser el segundo más cercano o, si éste también estuvierano disponible, desde el tercero más cercano o, si éste tampoco pudiese dar servicio, desde elcuarto más cercano, y así sucesivamente. Este problema no ha sido muy estudiado en laliteratura, pero cada vez se aplica más en situaciones reales propias, por ejemplo, de laLogística Humanitaria. Debido a su complejidad, los métodos exactos no permiten resolvereste problema en tiempos razonables.Por ello, proponemos un algoritmo metaheurístico capaz de resolverlo rápidamenteobteniéndose soluciones de gran calidad. Concretamente, se propone un algoritmo GRASPcombinado con una Búsqueda Tabú y una Oscilación Estratégica.
PB Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional
SN 978-84-18465-12-3
YR 2021
FD 2021-07
LK http://hdl.handle.net/10259/6988
UL http://hdl.handle.net/10259/6988
LA spa
NO 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
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 25-abr-2024