Aplicación de sistema algorítmico para la geolocalización óptima de rutas en tiempo real de propagación de virus infectocontagiosos en los años 2015-2020: una revisión sistemática de la literatura científica

Esta investigación parte del problema ante una planificación de rutas seguras y las personas desconocen qué lugar puede ser considera una zona de peligro en relación a la probabilidad de contagio ante virus infectocontagioso. El objetivo del presente trabajo de investigación se sitúa en analizar estudios de la literatura científica sobre aplicación de un sistema algorítmico para la geolocalización óptima de rutas en tiempo real de propagación de virus infectocontagiosos en el período 2015-2020, a través de una estrategia que cumpla con los requisitos propuestos abordando la temática de manera detallada al hacer uso de palabras claves como: sistema algorítmico, geolocalización óptima, virus infectocontagioso. En cuanto a, la búsqueda de información fue elaborada en base a revistas científicas como: Scielo, Ebsco, Redalyc, Sciencedirect, Web of Science y Dialnet; también, se buscó en la Google Académico, repositorio de la UPN, y Alicia; se seleccionaron aquellos que reunieron los criterios de selección, de ellos se extrajeron los datos necesarios y se evaluaron de forma cualitativa y cuantitativamente; de acuerdo a ello, quedaron 10 artículos por criterios de elegibilidad tomados del periodo 2015-2020. En metodología los estudios incluidos guardan homogeneidad. Los resultados demuestran que existen herramientas tecnológicas útiles y distintos algoritmos, entre ellos están los algoritmos Dijikstra, algoritmo de toma de decisiones (MCDM), Ant Colony Optimization, Deep learning y Genético que pueden aplicarse para abordar situaciones que requieran de una geolocalización óptima y rutas óptimas para evitar la propagación de algún virus infectocontagioso

Convexification of Queueing Formulas by Mixed-Integer Second-Order Cone Programming: An Application to a Discrete Location Problem with Congestion

Mixed-Integer Second-Order Cone Programs (MISOCPs) form a nice class of mixed-inter convex programs, which can be solved very efficiently due to the recent advances in optimization solvers. Our paper bridges the gap between modeling a class of optimization problems and using MISOCP solvers. It is shown how various performance metrics of M/G/1 queues can be molded by different MISOCPs. To motivate our method practically, it is first applied to a challenging stochastic location problem with congestion, which is broadly used to design socially optimal service networks. Four different MISOCPs are developed and compared on sets of benchmark test problems. The new formulations efficiently solve large-size test problems, which cannot be solved by the best existing method. Then, the general applicability of our method is shown for similar optimization problems that use queue-theoretic performance measures to address customer satisfaction and service quality