New models for the location of controversial facilities: A bilevel programming approach

Motivated by recent real-life applications in Location Theory in which the location decisions generate controversy, we propose a novel bilevel location model in which, on the one hand, there is a leader that chooses among a number of fixed potential locations which ones to establish. Next, on the second hand, there is one or several followers that, once the leader location facilities have been set, chooses his location points in a continuous framework. The leader’s goal is to maximize some proxy to the weighted distance to the follower’s location points, while the follower(s) aim is to locate his location points as close as possible to the leader ones. We develop the bilevel location model for one follower and for any polyhedral distance, and we extend it for several followers and any ℓp-norm, p ∈ Q, p ≥ 1. We prove the NP-hardness of the problem and propose different mixed integer linear programming formulations. Moreover, we develop alternative Benders decomposition algorithms for the problem. Finally, we report some computational results comparing the formulations and the Benders decompositions on a set of instances.Fonds de la Recherche Scientique - FNRSMinisterio de Economía y CompetitividadFondo Europeo de Desarrollo Regiona

Prácticas de análisis estadístico de datos geoquímicos con el programa R

Son muchas las materias de carácter geológico como geoquímica, prospección geoquímica, petrología, recursos minerales, mineralogía ambiental, etc., donde el análisis estadístico de datos geoquímicos es una herramienta básica y necesaria. La toma de datos en el campo o en el laboratorio, el análisis, representación e interpretación de datos que proceden de un laboratorio analítico son tareas comunes en la toma de decisiones o explicación de procesos geoquímicos y petrogenéticos, detección de anomalías geoquímicas, procedencia de aguas, etc. En dichos estudios se suelen realizar análisis químicos de suelos, sedimentos y/o aguas, que incluyen más de una docena de elementos (variables) y varios puntos de muestreo (casos).Este trabajo está enmarcado dentro de la Red de Investigación en Docencia Universitaria (2899) y el Grupo de Innovación Tecnológico-Educativa (GITE-11013-UA: Petrología y Geoquímica) de la Universidad de Alicante