Design of a location and transportation model including quality of service using constrained multinomial logit
Con el propósito de diseñar un modelo de transporte y localización integrados, deben ser consideradas variables intangibles de los individuos puesto que, dichas variables afectan el proceso de toma de decisiones de los individuos. Tales variables intangibles modifican el modelo de transporte, optimi...
| Autor Principal: | Agudelo Bernal, Ángela María |
|---|---|
| Otros Autores: | Reyes Muñoz, Lina María |
| Formato: | Trabajo de grado |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/38430 |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: |
Con el propósito de diseñar un modelo de transporte y localización integrados, deben ser consideradas variables intangibles de los individuos puesto que, dichas variables afectan el proceso de toma de decisiones de los individuos. Tales variables intangibles modifican el modelo de transporte, optimizando la red y proporcionando al modelo de localización con información certera. Por lo anterior, el propósito de este proyecto es diseñar un modelo de localización y transporte incluyendo costos, distancias de viaje y variables de calidad de servicio como lo son, tiempo de espera, congestión del sistema y tiempo de atención usando el modelo Logit multinomial restringido. Adicionalmente, para resolver el modelo propuesto se diseña un algoritmo genético que requiere usar el método de punto fijo para evaluar cada solución.
En mira de validar el modelo de optimación integrado, un caso de estudio basado en el contexto de salud, se analiza por medio de un análisis de sensibilidad tanto de los parámetros del CMNL como de los costos del modelo de localización. Para lo anterior, una serie de escenarios hipotéticos fueron creados, evaluando indicadores de transporte, financieros, cobertura de red y de calidad de servicio.
Teniendo en cuenta los resultados obtenidos, existe evidencia que los parámetros estudiados tienen efecto significativo sobre las decisiones logísticas de la red, lo que verifica la consistencia del modelo. Finalmente, con el fin de medir el impacto del modelo integrado, el escenario base de resultados es comparado con dos instancias donde solo uno de los agentes de interés es satisfecho (clientes o centros). Este análisis permite concluir que el modelo propuesto encuentra un balance entre los intereses de los clientes y de los centros dando como resultado la minimización de la función objetivo integrada. |
|---|