Metaheurístico basado en multi-space sampling para la solución de problemas de distritación

RESUMEN : Los problemas de distritación (PD) buscan agrupar pequeñas áreas geográficas (clientes, manzanas, barrios, etc.), en grupos geográficos de mayor tamaño de manera que estos últimos sean útiles según las características del problema. Las aplicaciones de este problema comprenden desde la zonificación política, diseño de zonas de ventas y distribución, hasta la planeación de cuidado domiciliario, entre otras. Para la solución de los PD se han utilizado en el pasado distintas técnicas, que van desde heurísticos constructivos y de búsqueda local hasta metaheurísticos, y métodos exactos basados en programación entera. En el presente trabajo se desarrolló una solución metaheurística para el problema de distritación general que podría ser aplicado a cualquier necesidad de distritación. La solución implementada está basada en un nuevo método metaheurístico llamado multi-space sampling heuristic (MSH) introducido por Mendoza & Villegas (2013). Este informe ilustra la revisión de la literatura asociada a los problemas de distritación y sus soluciones, la explicación realizada del MSH propuesto, los resultados computacionales al aplicar la solución a un problema particular y el análisis de los resultados obtenidos.

• Autores: Sanchez Alzate, Carlos Alberto
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31883
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/31883
• Palabra clave: Optimización combinatoria; Combinatorial optimization; Programación (computadores electrónicos); Programming (electronic computer); Territorio; Territory; Territorio comunal; Communal territory; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_a9e7dd7f; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_41b77c02
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/