A maximal covering location problem based optimization of complex processes : a novel computational approach

Esta tesis basada en artículos analiza un nuevo enfoque computacional para el problema de localización de cobertura máxima (MCLP, sigla en inglés). Consideramos una formulación de tipo difuso del MCLP genérico y desarrollamos los aspectos teóricos y numéricos necesarios del Método de Separación (SM) propuesto. Una estructura específica del MCLP originalmente dado hace posible reducirlo a dos problemas auxiliares de tipo mochila (Knapsack). La separación equivalente que proponemos reduce esencialmente la complejidad de los algoritmos resultantes. Este algoritmo también incorpora una técnica de relajación convencional y el método de escalarización aplicado a un problema auxiliar de optimización multiobjetivo. La metodología de solución propuesta se aplica a continuación a la optimización de la cadena de suministro en presencia de información incompleta. Estudiamos dos ejemplos ilustrativos y realizamos un análisis riguroso de los resultados obtenidos.This Ph.D. article-based thesis discusses a novel computational approach to the extended Maximal Covering Location Problem (MCLP). We consider a fuzzy-type formulation of the generic MCLP and develop the necessary theoretical and numerical aspects of the proposed Separation Method (SM). A speci_c structure of the originally given MCLP makes it possible to reduce it to two auxiliary Knapsack-type problems. The equivalent separation we propose reduces essentially the complexity of the resulting computational algorithms. This algorithm also incorporates a conventional relaxation technique and the scalarizing method applied to an auxiliary multiobjective optimization problem. The proposed solution methodology is next applied to Supply Chain optimization in the presence of incomplete information. We study two illustrative examples and give a rigorous analysis of the obtained results.Doctor en Modelación y Computación CientíficaDoctorad

Integer Bilevel Linear Programming Problems: New Results and Applications

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