PROBLEMAS DESAFIO PARA EL FUTURO PRÓXIMO

LOS DESAFIOS PARA EL DESARROLLO FUTURO DE LA LOCALIZACIÓN
Y ÁREAS AFINES
Dentro del área objeto de esta red temática se han identificado una serie de problemas
que constituyen el núcleo de su desarrollo futuro. El estudio y análisis de los mismos
producirá conocimiento sobre un conjunto de puntos clave en la Teoría de Localización
y problemas afines.
A continuación pasamos a describir brevemente cada uno de estos problemas y sus
implicaciones futuras.
LOCALIZACIÓN DE ESTRUCTURAS
La teoría de localización se ha concentrado principalmente en la localización de
entidades que se podían identificar con puntos en el espacio de decisión. Sin embargo,
la consideración de conjuntos extensos representa mejor la realidad en muchas
ocasiones (Polígonos industriales, zonas verdes, zonas de expansión urbana, etc.).
Algunos de los subproblemas que deben ser motivo de análisis son los siguientes:
• localización de estructuras en grafos: caminos, subárboles, circuitos,…
El análisis original debe realizarse sobre espacios métricos finitos (grafos con
métrica: redes) puesto que es una estructura con buenas propiedades topológicas
y que además representa fielmente un gran número de escenarios de
localización: redes urbanas, redes de carreteras, redes de comunicaciones, etc.
En estos problemas se pretende ubicar una estructura que puede representar
mejora de servicio, aumento de velocidad o capacidad y que se modela mediante
un camino, un subárbol o circuito.
• Localización de estructuras en árboles
Es especialmente interesante el caso de grafos tipo árbol puesto que son
estructuras donde la propiedad de conexión aparece en su forma más pura. Su
análisis permitirá conocer en profundidad la estructura geométrica de los
problemas considerados.
• Localización de estructuras en espacios continuos: líneas, hiperplanos,
poligonales …
De forma análoga se deben plantear los problemas en espacios continuos. En
este caso, los objetivos han de ser al menos dos. El primero, identificar la
estructura de los conjuntos de soluciones de los correspondientes problemas y el
segundo dar algoritmos eficaces que permitan calcularlos. Una característica
adicional que debe considerar en esta familia de problemas es la interpretación
del concepto de distancia. Dado que sobre estos espacios se puede aplicar el
concepto de medida sobre la estructura, se podrían considerar problemas que
minimizasen distancias mínimas o distancias promedio a las nuevas estructuras;
dando lugar a interpretaciones completamente complentarias.
PROBLEMAS CON CRITERIOS ROBUSTOS
Dado que hasta la fecha el desarrollo de esta teoría ha ido orientado a resolver
problemas específicos, otro aspecto importante a ser desarrollado es la determinación de
objetivos que sean eficientes y estables frente a diferentes escenarios en los que se
puedan plantear los problemas de localización. Estos criterios robustos deberían ser
aplicables a una amplia familia de problemas e independientemente de la naturaleza
continua o discreta de los problemas. En concreto se deberían estudiar para:
• Localización puntual en cualquier espacio,
•
•
Localización de estructuras en cualquier espacio ambiente,
Problemas por escenarios (modelando la incertidumbre).
GESTIÓN ESTRATÉGICA INTEGRAL DE CADENAS DE DISTRIBUCIÓN
Actualmente el análisis de la gestión integral de las redes o cadenas de distribución es
un problema de gran interés en la economía globalizada. En este problema se pretende
integrar en los modelos los elementos que se consideran importantes en la gestión de
estos problemas. Hasta la fecha tan sólo se han conseguido incorporar algunos de los
mismos, de esta forma estudiar estos problemas mejorará la eficiencia de un gran
número de situaciones reales y permitirá conocer mejor la representación de muchas de
las características de estos modelos. Entre otros aspectos es importante considerar los
puntos siguientes:
• La estructuras de los modelos (jerarquizada, lineal, grafos de dependencia …),
evolución dinámica, inventarios, gestión de la inversión, gestión de colas,
caducidades, problemas no estáticos definidos sobre un horizonte temporal …
• nuevas funciones objetivo: robustez, flexibilidad.
• modelos combinados: loc-rutas, loc-dis-rutas,…
NUEVAS FUNCIONES OBJETIVO
Igualmente importante es considerar nuevos puntos de vista en los problemas de
localización. Hasta la fecha se han considerado especialmente los aspectos de eficiencia
o equidad, pero son igualmente importantes y deben ser analizados los siguientes:
 Modelos gravitatorios
• Captura de demanda
• Modelos por equilibrio (Nash o Stackelberg)
• Modelos de cooperación: teoría del reparto justo de costes o beneficios
• Modelos flexibles: mediana ordenada
ESTUDIO DE MODELOS P-FACILIDAD PARA LA LOCALIZACIÓN NO
ESTANDAR
Otro aspecto que requiere un análisis detallado en los próximos años es el de los
problemas de localizar múltiples servicios simultáneamente (problemas “p-facilidad”).
En ellos aparecen los efectos de la maldición de la dimensionalidad y en la mayoría de
los casos se convierten en problemas NP-duros. Hasta la fecha, el análisis de los
mismos, se ha reducido a versiones de problemas que son resolubles en caso de un
único servicio. En la localización “no estándar”, es decir aquella que se desvía de la
localización puntual con criterios de eficiencia o equidad, este tipo de problemas
requiere un estudio en profundidad. Problemas tales como localización condicionada,
localización de estructuras, asignación estable de costes, competencia, etc;
prácticamente no han sido considerados con servidores múltiples y su estudio representa
un desafío dentro de esta área de conocimiento. El conocimiento de las propiedades de
sus soluciones así como el desarrollo de algoritmos producirá importantes avances en el
desarrollo teórico y en los aspectos computacionales relacionados.
APLICACIONES
TRANPORTES
RELACIONADAS
CON
TELECOMUNICIONES
Y
En los campos de las telecomunicaciones y de los transportes surgen problemas muy
complejos, tanto desde el punto de vista de las componentes que intervienen como
desde el del tamaño del modelo resultante. Los datos e inputs no se suelen proporcionar
en la forma en que aparecen en los modelos de localización. Los criterios que se utilizan
no coinciden con los tradicionales de localización y a menudo son variados y
heterogéneos, de manera que los métodos de optimización multiobjetivo tienen una
aplicabilidad relativa. En definitiva su complejidad intrínseca requiere nuevos
desarrollos, basados parcialmente en los ya obtenidos, que permitan una mayor
flexibilidad a la hora de aplicarlos.