En este trabajo se estudia la utilización de técnicas determinísticas de optimización d.c. (diferencia de convexas) para la obtención de óptimos globales en problemas de Localización continua. El Capitulo I trata la aplicación a problemas de optimización d.c. De una algoritmo de cubrimiento, que permite obtener una solución epsilon-óptima incluso en el caso multidimensional. Se prueba que el algoritmo de Breiman y Cutler(1993), y la generalización debido a Baritompa y Cutler(1994), son casos particulares del método de cubrimiento propuesto. La experiencia computacional revela que este algoritmo mejora a los anteriormente existentes, como caso particular, se aplica esta técnica al problema de la Estimación de Máxima Verosimilitud en la Distribución de Cauchy uniparamétrica. El Capítulo II está dedicado a la localización de servicios con características atractivas y repulsivas. En primer lugar se estudia un modelo de localización con regiones prohibidas, con una función objetivo de carácter muy general que engloba a los criterios clásicos. En el segundo modelo que se propone, se aborda el problema desde un punto de vista bicriterio. La ubicación óptima en ambos casos se obtiene mediante la resolución de problemas d.c. Unidimensionales. En el Capitulo III se trata la localización de un servicio semi-repulsivo fuera de una red de transporte. Tras realizar un estudio sobre la existencia y localización de soluciones, se estudia el modelo con región factible poligonal y distancia euclídea sobre el plano; la obtención de una solución óptima se reduce a la resolución de problemas d.c. Escalares.
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