Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes

Autores
Minolli, Santiago
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
parte de libro
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
En este capítulo se presenta un modelo de programación matemática sobre la base del problema de flujo de costo mínimo, desarrollado para resolver un caso presentado en el Instituto de Estadística y Demografía de nuestra facultad, que consistía en asignar encuestadores a diferentes destinos en los que debían realizarse un número determinado de encuestas y determinar sus recorridos minimizando las distancias. Posteriormente, se compararon los resultados del modelo con los obtenidos en Minolli y Margara (2012). Para definir el modelo debían tenerse en cuenta el número de encuestas a realizar en cada ubicación y el número máximo y mínimo de encuestas que podían ser asignadas a cada encuestador. El número total de encuestas a realizar ascendía a 1076, distribuidas en 50 destinos de la ciudad (Ver Anexo, Cuadro 7). Para la realización de las mismas se contaba con 12 encuestadores que debían partir del mismo punto (Facultad de Ciencias Económicas). Cada uno de ellos debía realizar no menos de 70 y no más de 110 encuestas en total. Sobre la base de los requerimientos planteados por el Instituto, se desarrolló un modelo que permitió determinar, por un lado, los recorridos que minimizaran las distancias de caminata y, por otro, la cantidad de encuestas a realizar en los distintos destinos que formaran parte del recorrido de cada encuestador. En la solución alternativa planteada en Minolli y Margara (2012) se aplicaron métodos de clasificación no supervisada para establecer siete grupos de destinos a los que fueron asignados los encuestadores mediante un modelo de asignación y, posteriormente, se definieron los recorridos de cada uno de ellos mediante un modelo de flujo de costo mínimo para cada grupo de destinos. Los resultados obtenidos por ambas soluciones reflejaron una pequeña diferencia respecto de la distancia total recorrida por los encuestadores, pero diferencias significativas en los tiempos de solución. Se hace constar que el texto base de este capítulo ha sido presentado en carácter de en el XVI Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa (CLAIO), realizado durante el año 2012 en Rio de Janeiro, Estado de Rio de Janeiro. En esa oportunidad fue sometido a referato y aceptado por la comisión científica del evento.
https://rdu.unc.edu.ar/handle/11086/481
Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Otras Economía y Negocios
Materia
Flujo de costo mínimo
Redes
Recorrido
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/20824

id RDUUNC_479cf7bcb970c5200186c2a95a5f76fb
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/20824
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redesMinolli, SantiagoFlujo de costo mínimoRedesRecorridoFil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.En este capítulo se presenta un modelo de programación matemática sobre la base del problema de flujo de costo mínimo, desarrollado para resolver un caso presentado en el Instituto de Estadística y Demografía de nuestra facultad, que consistía en asignar encuestadores a diferentes destinos en los que debían realizarse un número determinado de encuestas y determinar sus recorridos minimizando las distancias. Posteriormente, se compararon los resultados del modelo con los obtenidos en Minolli y Margara (2012). Para definir el modelo debían tenerse en cuenta el número de encuestas a realizar en cada ubicación y el número máximo y mínimo de encuestas que podían ser asignadas a cada encuestador. El número total de encuestas a realizar ascendía a 1076, distribuidas en 50 destinos de la ciudad (Ver Anexo, Cuadro 7). Para la realización de las mismas se contaba con 12 encuestadores que debían partir del mismo punto (Facultad de Ciencias Económicas). Cada uno de ellos debía realizar no menos de 70 y no más de 110 encuestas en total. Sobre la base de los requerimientos planteados por el Instituto, se desarrolló un modelo que permitió determinar, por un lado, los recorridos que minimizaran las distancias de caminata y, por otro, la cantidad de encuestas a realizar en los distintos destinos que formaran parte del recorrido de cada encuestador. En la solución alternativa planteada en Minolli y Margara (2012) se aplicaron métodos de clasificación no supervisada para establecer siete grupos de destinos a los que fueron asignados los encuestadores mediante un modelo de asignación y, posteriormente, se definieron los recorridos de cada uno de ellos mediante un modelo de flujo de costo mínimo para cada grupo de destinos. Los resultados obtenidos por ambas soluciones reflejaron una pequeña diferencia respecto de la distancia total recorrida por los encuestadores, pero diferencias significativas en los tiempos de solución. Se hace constar que el texto base de este capítulo ha sido presentado en carácter de en el XVI Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa (CLAIO), realizado durante el año 2012 en Rio de Janeiro, Estado de Rio de Janeiro. En esa oportunidad fue sometido a referato y aceptado por la comisión científica del evento.https://rdu.unc.edu.ar/handle/11086/481Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Otras Economía y Negocios2013info:eu-repo/semantics/bookPartinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248info:ar-repo/semantics/parteDeLibroapplication/pdf978-987-1436-73-6http://hdl.handle.net/11086/20824spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-29T13:42:17Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/20824Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:42:18.122Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
title Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
spellingShingle Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
Minolli, Santiago
Flujo de costo mínimo
Redes
Recorrido
title_short Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
title_full Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
title_fullStr Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
title_full_unstemmed Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
title_sort Utilización del modelo de flujo de costo mínimo para la optimización en redes
dc.creator.none.fl_str_mv Minolli, Santiago
author Minolli, Santiago
author_facet Minolli, Santiago
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Flujo de costo mínimo
Redes
Recorrido
topic Flujo de costo mínimo
Redes
Recorrido
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
En este capítulo se presenta un modelo de programación matemática sobre la base del problema de flujo de costo mínimo, desarrollado para resolver un caso presentado en el Instituto de Estadística y Demografía de nuestra facultad, que consistía en asignar encuestadores a diferentes destinos en los que debían realizarse un número determinado de encuestas y determinar sus recorridos minimizando las distancias. Posteriormente, se compararon los resultados del modelo con los obtenidos en Minolli y Margara (2012). Para definir el modelo debían tenerse en cuenta el número de encuestas a realizar en cada ubicación y el número máximo y mínimo de encuestas que podían ser asignadas a cada encuestador. El número total de encuestas a realizar ascendía a 1076, distribuidas en 50 destinos de la ciudad (Ver Anexo, Cuadro 7). Para la realización de las mismas se contaba con 12 encuestadores que debían partir del mismo punto (Facultad de Ciencias Económicas). Cada uno de ellos debía realizar no menos de 70 y no más de 110 encuestas en total. Sobre la base de los requerimientos planteados por el Instituto, se desarrolló un modelo que permitió determinar, por un lado, los recorridos que minimizaran las distancias de caminata y, por otro, la cantidad de encuestas a realizar en los distintos destinos que formaran parte del recorrido de cada encuestador. En la solución alternativa planteada en Minolli y Margara (2012) se aplicaron métodos de clasificación no supervisada para establecer siete grupos de destinos a los que fueron asignados los encuestadores mediante un modelo de asignación y, posteriormente, se definieron los recorridos de cada uno de ellos mediante un modelo de flujo de costo mínimo para cada grupo de destinos. Los resultados obtenidos por ambas soluciones reflejaron una pequeña diferencia respecto de la distancia total recorrida por los encuestadores, pero diferencias significativas en los tiempos de solución. Se hace constar que el texto base de este capítulo ha sido presentado en carácter de en el XVI Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa (CLAIO), realizado durante el año 2012 en Rio de Janeiro, Estado de Rio de Janeiro. En esa oportunidad fue sometido a referato y aceptado por la comisión científica del evento.
https://rdu.unc.edu.ar/handle/11086/481
Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Otras Economía y Negocios
description Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bookPart
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_3248
info:ar-repo/semantics/parteDeLibro
format bookPart
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 978-987-1436-73-6
http://hdl.handle.net/11086/20824
identifier_str_mv 978-987-1436-73-6
url http://hdl.handle.net/11086/20824
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1844618923417272320
score 13.070432