Design of a location and transportation model including quality of service using constrained multinomial logit
Fecha
2017Publicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ingeniería
Programa
Ingeniería Industrial
Título obtenido
Ingeniero (a) Industrial
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
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Resumen
Con el propósito de diseñar un modelo de transporte y localización integrados, deben ser consideradas variables intangibles de los individuos puesto que, dichas variables afectan el proceso de toma de decisiones de los individuos. Tales variables intangibles modifican el modelo de transporte, optimizando la red y proporcionando al modelo de localización con información certera. Por lo anterior, el propósito de este proyecto es diseñar un modelo de localización y transporte incluyendo costos, distancias de viaje y variables de calidad de servicio como lo son, tiempo de espera, congestión del sistema y tiempo de atención usando el modelo Logit multinomial restringido. Adicionalmente, para resolver el modelo propuesto se diseña un algoritmo genético que requiere usar el método de punto fijo para evaluar cada solución.
En mira de validar el modelo de optimación integrado, un caso de estudio basado en el contexto de salud, se analiza por medio de un análisis de sensibilidad tanto de los parámetros del CMNL como de los costos del modelo de localización. Para lo anterior, una serie de escenarios hipotéticos fueron creados, evaluando indicadores de transporte, financieros, cobertura de red y de calidad de servicio.
Teniendo en cuenta los resultados obtenidos, existe evidencia que los parámetros estudiados tienen efecto significativo sobre las decisiones logísticas de la red, lo que verifica la consistencia del modelo. Finalmente, con el fin de medir el impacto del modelo integrado, el escenario base de resultados es comparado con dos instancias donde solo uno de los agentes de interés es satisfecho (clientes o centros). Este análisis permite concluir que el modelo propuesto encuentra un balance entre los intereses de los clientes y de los centros dando como resultado la minimización de la función objetivo integrada.
Abstract
In order to design an integrated transportation and location model, individuals’ intangible variables must be taken into account because such variables affect the individuals’ decision-making process. Intangible variables modify the transportation model to optimize the network, providing the location model with accurate information. Therefore, the aim of this project is to design a location and transportation model including costs, travel distance and quality of Service variables (e.g. waiting time, congestion and Service time) using the Constrained Multinomial Logit (CMNL). Furthermore, to solve the proposed approach, a genetic algorithm, which requires a fixed-point iteration method to evaluate each solution, is developed. Such algorithm is implemented by programming a computational tool, which using initial data and parameters gives an optimal solution for the model.
Aiming to validate the integrated optimization model, a study case, based on the health care context, was analyzed through a sensitivity analysis of the CMNL parameters and the optimization model’s costs. For the aforementioned, hypothetical scenarios were created valuating indicators such as transport (e.g. average travel time), financial, market covering and queueing theory indicators (e.g. waiting time). According the obtained results there is evidence that, those parameters have significant effect in the logistics decisions of the networks’ design, verifying the consistency of the model. Finally, to study the impact of the integrated model, the base scenario is compared with two instances where only one of the stakeholders (centers-patients) is satisfied. This analysis allows to conclude that the model finds a balance between clients and centers’ interests, minimizing the whole objective function.
Palabras clave
Modelo de transporteModelo de localización
Calidad de servicio
Modelo de elecciones discretas
Logit multinomial restringido
Keywords
Transportation modelLocation model
Quality of service
Discrete mode choice
Constrained multinomial logit
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