New nonlinear approaches for the adjustment and updating of a SAM

We believe that any adjustment and updating process (AUP) should try to minimize the relative deviation of the new coefficients from the initial ones in a homogeneous way. This homogeneity would mean that the magnitude of this relative deviation is similar among the elements of each row or column, therefore avoiding the concentration of the changes in particular cells of the SAM.In this work, we propose some new adjustment criteria in order to obtain a homogeneous relative adjustment of the structural coefficients. We also test the usefulness of this proposal by comparing its results with the ones obtained by more standard approaches.Optimization Techniques, Programming Models, Dynamic Analysis, Input-Output Models.

Modelos de localización para la planificación escolar en el contexto de la LOGSE

En este trabajo se aplican los modelos de localización-asignación al ámbito escolar. Se estudian problemas de planificación planteados en el contexto de la reforma educativa definida en la ley de ordenación general del sistema educativo (LOGSE). Se utiliza el modelo de las p-medianas y se propone un modelo para resolver el problema de la conversión de los centros escolares que ya existen en escuelas del nuevo sistema de enseñanza. Con estos modelos se hace un análisis de los centros escolares en la isla de la palma

Competencia espacial con externalidades considerando decisiones individuales de los usuarios

En gran parte de los modelos de competencia espacial se asume que la elección de los usuarios está basada en el coste final del servicio (precio más coste de transporte) y que son exclusivamente las empresas las que presentan un comportamiento estratégico. Sin embargo, es bastante habitual que los usuarios también actúen estratégicamente con el fin de contrarrestar el efecto de las decisiones tomadas por el resto de los consumidores. Así, en mercados afectados por externalidades esto se traduce en un coste debido, por ejemplo, a la congestión que soporta el servicio. En este trabajo se consideran costes de externalidad y se analiza la situación donde los usuarios toman sus decisiones individualmente buscando minimizar sus costes, obteniéndose para esta situación un equilibrio de Nash. El comportamiento de las empresas se modela como un juego en dos etapas; en la primera eligen las localizaciones y, a partir de éstas, fijan simultáneamente los precios del producto en la segunda etap

Competencia espacial con externalidades considerando decisiones individuales de los usuarios

En gran parte de los modelos de competencia espacial se asume que la elección de los usuarios está basada en el coste final del servicio (precio más coste de transporte) y que son exclusivamente las empresas las que presentan un comportamiento estratégico. Sin embargo, es bastante habitual que los usuarios también actúen estratégicamente con el fin de contrarrestar el efecto de las decisiones tomadas por el resto de los consumidores. Así, en mercados afectados por externalidades esto se traduce en un coste debido, por ejemplo, a la congestión que soporta el servicio. En este trabajo se consideran costes de externalidad y se analiza la situación donde los usuarios toman sus decisiones individualmente buscando minimizar sus costes, obteniéndose para esta situación un equilibrio de Nash. El comportamiento de las empresas se modela como un juego en dos etapas; en la primera eligen las localizaciones y, a partir de éstas, fijan simultáneamente los precios del producto en la segunda etap

Equilibrio localización-atractivo para dos competidores con cadenas de centros de servicio igualmente atractivos

Se estudia un problema de localización competitiva en redes. Una firma quiere establecer r centros de servicio en un mercado donde otras firmas competidoras ya disponen de p centros. Los centros pueden estar ubicados en cualquier punto de la red y la demanda se concentra en los nodos. La cantidad de demanda de un nodo que es captada por un centro de servicio depende del atractivo de este centro y de la distancia entre el centro y el nodo. La firma desea determinar las localizaciones y los atractivos que le proporcionan el máximo beneficio. En este trabajo se propone un modelo y se estudia este problema, así como el problema del equilibrio localización-atractiv

Resolución de una extensión del problema del líder-Seguidor mediante programación lineal

En este trabajo se considera una versión del modelo de localización líder-seguidor que incorpora costes dependientes de las localizaciones; estos costes intervienen en una restricción presupuestaria que sustituye a la condición que limita el número de centros de las empresas competidoras. El problema consiste en determinar las estrategias óptimas para dos empresas, la empresa líder y la seguidora, que entran en un mercado de forma secuencial tratando de maximizar su cuota de mercado. La demanda existente se reparte entre las empresas competidoras atendiendo a la proximidad entre clientes y centros proveedores. La formulación propuesta incorpora un coste distinto para cada una de las localizaciones de los establecimientos de cada empresa. El objetivo del seguidor, una vez conocida la ubicación del líder, es maximizar la cuota de mercado que captura. El problema de optimización del líder consiste en minimizar la máxima cuota de mercado que capturaría el seguidor. Ambos problemas son formulados en términos de un problema de programación lineal.In this paper we consider a version of the leader-follower location model that includes costs of the locations. These costs appear in a budgetary constraint that replaces the condition that bounds the number of facility centers for each competing firm. The problem is to determine optimal strategies for each firm, the leader and the follower, which enter the market sequentially trying to maximize their market share. The existing demand is satisfied by the rival firms according to the proximity between clients and facilities. The proposed formulation incorporates a different cost for each location for the facilities of both firms. The objective of the follower, when the location of the leader is known, is to maximize its captured demand or market share. The optimization problem of the leader is to minimize the maximum market share that the follower would capture. Both problems are formulated as linear programming problems