<p>La toma de decisión sobre la localización de hospitales, centros de distribución, escuelas, edificios públicos, y otras localidades, son uno de los problemas estratégicos más relevantes dentro de la gestión de la cadena de abastecimientos, que han sido ampliamente estudiados a lo largo del tiempo. Pero nuevos autores hoy en día, han propuesto cambiar este enfoque de desarrollo que conllevaba decisiones netamente estratégicas, agregando para su resolución, decisiones de tipo tácticas, como el manejo de inventario y transporte, para mejorar el alcance del problema. Teniendo en cuenta este nuevo enfoque de resolución, éste trabajo de título, aborda el estudio sobre el impacto que tiene el agregar las decisiones de inventario, dentro de la estrategia de decisiones de localización, ocupando para ello, el fenómeno del modelo Risk Pooling.</p><p>En este trabajo de título se presenta un modelo híbrido entre la heurística del Lagrangiano Relajado, con la Metaheurística Optimización de Colonias de Hormigas (ACO), para abordar el problema de localización de centros de distribución con limitaciones de capacidad de Inventario y demandas de productos estocásticas. Cabe señalar que en la literatura existen varios estudios que abordan este tipo de problema, ocupando sólo la heurística del Lagrangiano Relajado, pero éste trabajo de título se destaca de los demás, por abordar una heurística híbrida, que además aplica la metaheurística ACO para la resolución de problemas de localización con inventario, siendo que existen pocos estudios sobre ACO para este tipo de problemas.</p><p>Al ocupar un modelo complejo para solucionar los problemas de localización con inventario, se puede concluir que para instancias de pruebas pequeñas y medianas, generan buenos resultados, teniendo en cuenta que para instancias pequeñas se puede lograr encontrar soluciones óptimas, y que para instancias de tamaño mediana se logra encontrar soluciones con Duality Gap muy pequeños.</p>
<p>The decision-making model for locating hospitals, distribution centers, schools, public buildings, and others, are among the most important strategic issues in the supply chain management, which have been widely studied along the time. But today, new authors have proposed to change this development focus involving strategic decisions, adding tactical decisions, such as inventory management and transportation, to improve the scope of the problem. Taking into account this new focus, this thesis, deals with the study on the impact of adding inventory decisions, within the strategy of location decisions using the Risk Pooling model.</p><p>This thesis shows a hybrid model between a Lagrangian Relaxed heuristic and Metaheuristics Ant Colony Optimization (ACO) to address the problem of location of distribution centers with limited inventory capacity and product demand stochastic. Furthermore, there are several studies that address this type of problem, using just Lagrangian Relaxed heuristics, but the thesis stands out from others addressing an hybrid heuristic, which also applies the ACO metaheuristic for solving Inventory-Location problems, and that there are few studies on ACO for this issue.</p><p>Using a complex model, to solve Inventory-Location problems, we can conclude that for small and medium instances there are good results, considering that for small instances could be found optimal solutions, and for medium instances could be found solutions with very small Duality Gap.</p>
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Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
Ingeniero Civil en Informáticatítulo
INGENIERIA CIVIL INFORMATICA
<p>La toma de decisión sobre la localización de hospitales, centros de distribución, escuelas, edificios públicos, y otras localidades, son uno de los problemas estratégicos más relevantes dentro de la gestión de la cadena de abastecimientos, que han sido ampliamente estudiados a lo largo del tiempo. Pero nuevos autores hoy en día, han propuesto cambiar este enfoque de desarrollo que conllevaba decisiones netamente estratégicas, agregando para su resolución, decisiones de tipo tácticas, como el manejo de inventario y transporte, para mejorar el alcance del problema. Teniendo en cuenta este nuevo enfoque de resolución, éste trabajo de título, aborda el estudio sobre el impacto que tiene el agregar las decisiones de inventario, dentro de la estrategia de decisiones de localización, ocupando para ello, el fenómeno del modelo Risk Pooling.</p><p>En este trabajo de título se presenta un modelo híbrido entre la heurística del Lagrangiano Relajado, con la Metaheurística Optimización de Colonias de Hormigas (ACO), para abordar el problema de localización de centros de distribución con limitaciones de capacidad de Inventario y demandas de productos estocásticas. Cabe señalar que en la literatura existen varios estudios que abordan este tipo de problema, ocupando sólo la heurística del Lagrangiano Relajado, pero éste trabajo de título se destaca de los demás, por abordar una heurística híbrida, que además aplica la metaheurística ACO para la resolución de problemas de localización con inventario, siendo que existen pocos estudios sobre ACO para este tipo de problemas.</p><p>Al ocupar un modelo complejo para solucionar los problemas de localización con inventario, se puede concluir que para instancias de pruebas pequeñas y medianas, generan buenos resultados, teniendo en cuenta que para instancias pequeñas se puede lograr encontrar soluciones óptimas, y que para instancias de tamaño mediana se logra encontrar soluciones con Duality Gap muy pequeños.</p>
<p>The decision-making model for locating hospitals, distribution centers, schools, public buildings, and others, are among the most important strategic issues in the supply chain management, which have been widely studied along the time. But today, new authors have proposed to change this development focus involving strategic decisions, adding tactical decisions, such as inventory management and transportation, to improve the scope of the problem. Taking into account this new focus, this thesis, deals with the study on the impact of adding inventory decisions, within the strategy of location decisions using the Risk Pooling model.</p><p>This thesis shows a hybrid model between a Lagrangian Relaxed heuristic and Metaheuristics Ant Colony Optimization (ACO) to address the problem of location of distribution centers with limited inventory capacity and product demand stochastic. Furthermore, there are several studies that address this type of problem, using just Lagrangian Relaxed heuristics, but the thesis stands out from others addressing an hybrid heuristic, which also applies the ACO metaheuristic for solving Inventory-Location problems, and that there are few studies on ACO for this issue.</p><p>Using a complex model, to solve Inventory-Location problems, we can conclude that for small and medium instances there are good results, considering that for small instances could be found optimal solutions, and for medium instances could be found solutions with very small Duality Gap.</p>