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Redución de costes de distribución en problemas de localización con demanda incierta mediante técnicas de gestión borrosa

  • Autores: María José Canós Darós
  • Directores de la Tesis: Manuel Mocholi Arce (dir. tes.), Carlos Ivorra Castillo (dir. tes.)
  • Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2002
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Jaime Gil Aluja (presid.), Ramón Sala Garrido (secret.), Isabel Pilar Albaladejo Pina (voc.), Rafael Caballero Fernández (voc.), Vicente Liern Carrión (voc.)
  • Materias:
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • El problema de localización de una empresa consiste en la elección de los lugares geográficos donde ésta debe construir nuevas instalaciones de modo que se minimicen los costes o se maximicen los beneficios, Calcular la mejor localización es una decisión estructural de la empresa con efectos a largo plazo que influye en numerosas decisiones logísticas psoteriores y lleva aparejado un alto grado de dificultad a causa de la icnertidumbre del entorno económico. Por ello, las técnicas de resolución borrosas son especialmente adecuadas para este tipo de problemas. En esta memoria se formula una versión borrosa de un modelo prototipo de localización: el problema de la p-mediana cuyo objetivo es minimizar los costes de distribución.

      Con esta nueva formulación, se pueden tener en cuenta soluciones que proporcionan costes significativamente más bajos a cambio de dejar parte de la demanda sin cubrir. También se estudia cómo resolber este problema borroso mediante técnicas de programación matemática borrosa y mediante un algoritmo borroso de enumeración explícita. Por último, se proponen algunos criterios borrosos de validación para el problema de la p-mediana basados en la comparación entre el comportamiento de los costes óptimos ante reducciones arbitrarias de la demanda y otras informaciones adicionales que han sido desechadas en la construcción del modelo. Esta comparación permite averiguar si existen ciertas soluciones descartadas por los algoritmos usuales las cuales, sin embargo, pueden resultar ventajosas.


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