Examinando por Materia "Asignación"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Fortalecimiento del sistema de atención prehospitalaria mediante la localización y asignación de ambulancias en una entidad de la ciudad de Pereira
    (Universidad del Valle, 2021) Muñoz Vargas, Juan Diego; Rojas Trejos, Carlos Alberto
    Este trabajo propone un modelo matemático de localización y asignación de ambulancias en la ciudad de Pereira, Risaralda, con el fin de minimizar la distancia total ponderada en la atención a los pacientes de los diferentes hospitales que atiende la entidad caso de estudio. Para dar solución a la problemática de localización y asignación de ambulancias, se programó el modelo matemático en lenguaje AMPL (A Mathematical Programming Languaje), se utilizó el solver GUROBI bajo la plataforma de NEOS SOLVER OPTIMIZATION. El tiempo computacional de solución del solver fue de 4 segundos, arrojando una solución óptima de mejora en la distancia total ponderada y tiempos de traslado de pacientes, evidenciándose una disminución aproximada del 63% de cada una de estos parámetros. Este trabajo pretende demostrar como la optimización de parámetros a través de la Investigación de Operaciones, puede contribuir con la mejora de problemáticas enfocadas a la atención prehospitalaria.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de un modelo para la localización de estaciones de bicicletas compartidas en Guadalajara de Buga
    (Universidad del Valle, 2025) Durango Ibarra, Diego Alejandro; Villarruel Posada, Oscar Daniel; Salazar Ramos, Andrés Felipe
    Este estudio propone un modelo para la localización de estaciones de bicicletas compartidas para la ciudad de Guadalajara de Buga. La propuesta responde a problemáticas urbanas actuales como la dependencia del transporte motorizado, el incremento del precio del combustible y la carencia de alternativas ecológicas de transporte. Se realizó una caracterización de la demanda mediante un muestreo aplicado a través de encuestas dirigidas a la población de Guadalajara de Buga. A partir de los resultados se identificó que el 73% de los encuestados manifestó estar dispuesto a utilizar el sistema, lo que representa una demanda potencial de más de 72.000 usuarios. Posteriormente, se investigaron modelos de localización utilizados en estudios similares, seleccionando el modelo de cobertura Maximum Covering Location Problem (MCLP) por su capacidad de maximizar la cobertura geográfica con un número limitado de estaciones. Este modelo fue adaptado a las condiciones urbanas de Buga, integrando criterios técnicos como accesibilidad, sinergia con el entorno, espacio disponible y proximidad a puntos de interés. A través de un proceso de evaluación multicriterio, se identificaron 33 ubicaciones candidatas para la instalación de estaciones, de las cuales el modelo seleccionó 15, logrando una cobertura del 84,4% sobre la demanda estimada. El modelo fue sometido a análisis de sensibilidad con escenarios alternativos, variando parámetros como la distancia de cobertura y la demanda potencial. Los resultados evidencian una alta estabilidad y robustez del modelo ante dichos cambios.