Modelo matemático para el problema de transporte y asignación de recursos

• Autores: De la Cruz Torres, Jorge Luis, Morales Almora, José Luis, Magallanes Yui, Javier Eduardo, Landeo Alfaro, Elmer Leonidas
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
• Repositorio: UNICA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/5717
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13028/5717
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Problema de transporte; Logística de transporte; Optimización de rutas; Transportation efficiency; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00

Los problemas en el mundo real precisan de soluciones rápidas y precisas para tomar una decisión rápida. Estos problemas pueden ser formulados matemáticamente como un problema de optimización lineal o no lineal, sujeto a diferentes restricciones. En este trabajo fue estudiado el problema de optimización lineal. El principal algoritmo computacional más utilizado para resolver este tipo de problemas es el método simplex. Este método precisa de algunas modificaciones cuando las restricciones están en estado de igualdad, lo que muchas veces lo hace costoso computacionalmente. Por ejemplo, el problema de transporte es un problema clásico de programación lineal, que consiste en determinar una forma eficiente de transportar un bien disponible en cantidades limitadas de determinados locales para otros donde el bien es necesario, o designar una cantidad fija de n- individuos a realizar n-tareas, esto es un individuo por tarea y viceversa. Este problema de optimización lineal con restricciones de igualdad en el lenguaje matemático es un problema de optimización. Resolver un problema básico de optimización lineal consisten en: obtener una solución básica o admisible, que satisface el criterio de optimalidad, hasta encontrar la mejor solución. En este trabajo, fue propuesto utilizar métodos prácticos para encontrar soluciones básicas o admisibles para tratar con el costo computacional, los métodos estudiados fueron: Método de la esquina noroeste y Método de Vogel. Estas estrategias ayudaron a encontrar soluciones rápidas para tomar una decisión. Otro caso particular del problema de transporte es el problema de designación que es un problema también estudiado. La estrategia propuesta fue aplicada a diferentes problemas existentes en la literatura. Estos algoritmos fueron programados utilizando bibliotecas del código Python-TensorFlow de Colaboratory da Google.