Modelando el Problema de Localización-Asiganción de Logística de Emergencia con Parámetros Inciertos
Autores: Li, Hui; Zhang, Bo; Ge, Xiangyu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Modelando el Problema de Localización-Asiganción de Logística de Emergencia con Parámetros Inciertos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Instalación de emergencia
Problema de localización-asignación
Parámetros inciertos
Modelo multiobjetivo
Costo de penalización por tiempo
Soluciones pareto-óptimas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Para modelar el problema de ubicación y asignación de instalaciones de emergencia con parámetros inciertos, se desarrolla un modelo multiobjetivo incierto dentro del marco de la teoría de la incertidumbre. El modelo propuesto minimiza el costo de penalización por tiempo, el costo de distribución y las emisiones de dióxido de carbono. Se discuten los equivalentes del modelo a través de las leyes operativas de la distribución de la incertidumbre. Al emplear la técnica de logro de objetivos, se generan una serie de soluciones óptimas de Pareto que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. Finalmente, se presentan varios experimentos numéricos para verificar la validez del modelo propuesto y para ilustrar la estrategia de toma de decisiones.
Descripción
Para modelar el problema de ubicación y asignación de instalaciones de emergencia con parámetros inciertos, se desarrolla un modelo multiobjetivo incierto dentro del marco de la teoría de la incertidumbre. El modelo propuesto minimiza el costo de penalización por tiempo, el costo de distribución y las emisiones de dióxido de carbono. Se discuten los equivalentes del modelo a través de las leyes operativas de la distribución de la incertidumbre. Al emplear la técnica de logro de objetivos, se generan una serie de soluciones óptimas de Pareto que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. Finalmente, se presentan varios experimentos numéricos para verificar la validez del modelo propuesto y para ilustrar la estrategia de toma de decisiones.