Investigadores almerienses diseñan nuevos algoritmos que mejoran la localización de servicios

Un grupo de investigadores de la Universidad de Almería (UAL) ha diseñado y resuelto nuevos modelos matemáticos que permitirán decidir cuál es el mejor lugar para ubicar geográficamente uno o más servicios, ya sea un centro comercial, una estación de bomberos o una planta de tratamiento de residuos.

El objeto de estudio de este proyecto, incentivado por la Consejería de Economía, Innovación y Ciencia, parte de la Teoría de la Optimización Global, que tiene por objetivo encontrar el óptimo global, es decir, el mejor resultado entre todas las alternativas posibles. Los investigadores han elaborado nuevos algoritmos que permiten resolver los problemas de localización de uno o varios centros con demanda inelástica, conocida y fija.

Otro de los problemas resueltos es el de los centros (semi) repulsivos: aquellos que ofrecen un servicio necesario para la comunidad o son considerados atractivos por algunos clientes pero que, al mismo tiempo, tienen un efecto no deseado para las personas afectadas. Por ejemplo, un vertedero. El grupo de investigación ha diseñado un nuevo algoritmo multiobjetivo/multicriterio que considera varios factores para definir la localización de un nuevo centro. “La complejidad de esta cuestión radica en que no sólo hay que optimizar una función (los daños) sino dos; por ejemplo, el coste asociado a la distancia: cuanto más lejos esté el vertedero, el gasto en gasolina será mayor. Así que hay que minimizar gastos y costes a la vez que los daños, lo que significa que el conjunto de soluciones, el número de óptimos, aumenta considerablemente ya que no hay una única solución, sino todo un conjunto de soluciones no dominadas”, añade la profesora de la UAL. “En este caso, el problema también se ha resuelto con algoritmos Branch and Bound, es decir, de ramificación y acotación”, matiza.

Estos expertos también han logrado resolver el problema de la localización competitiva del modelo líder-seguidor. En él, una firma (el líder) elige dónde se va a ubicar teniendo en cuenta que, más adelante, otra empresa (el seguidor) reaccionará y escogerá sus propias localizaciones.

Junto a los algoritmos determinísticos, los expertos han aplicado los heurísticos, los que están basados en generaciones aleatorias de puntos de prueba y que, a priori, no necesitan conocimientos del modelo matemático del problema aunque no garantizan su convergencia hacia la mejor solución. “La combinación de ambos métodos, aplicados a distintos modelos y problemas de localización es una de las novedades del proyecto”, afirma la investigadora.

Los resultados del estudio, a punto de concluir tras tres años de trabajo, se difundirán a través de artículos científicos en revistas especializadas y congresos internacionales como el International Workshop in Global Optimization, Parallel Computing, European Conference on Operational Research.