Región de Murcia
Fundación Séneca
Ficha descriptiva

Modelos de localización competitiva con comportamientos complejos de los consumidores

Una de las decisiones más importantes de una empresa es dónde abrir sus centros de servicio y cuáles deben ser sus características. Es una decisión estratégica que supone una gran inversión económica, lo que la obliga necesariamente a ser estable en el tiempo.

Entre los factores a considerar en la toma de decisiones podemos destacar:

  • las ubicaciones donde se pueden localizar los centros (espacio de localización),
  • el tipo de centro a localizar (calidad/características del centro),
  • y todo lo relacionado con los consumidores (su demanda y preferencias a la hora de satisfacerla).

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En proyectos anteriores, los miembros de este proyecto han estudiado modelos de este tipo, pero a diferencia de la propuesta actual, considerando una única regla de elección, sólo factores determinísticos a la hora de proponer reglas de elección de los consumidores, viajes para cubrir la demanda de los consumidores de una única parada, y un único producto demandado.

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En este proyecto se pretende dar un paso cualitativo importante con el fin de ajustar mejor los modelos a la realidad, y que hace que esta propuesta sea novedosa, ambiciosa, y supone un cambio de dirección en las líneas de investigación anteriores.

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Los elementos innovadores de esta propuesta consisten en:

  1. considerar varias reglas de elección de los consumidores en un mismo modelo,
  2. utilizar inteligencia artificial y machine learning para modelar reglas de elección,
  3. contemplar utilidades probabilísticas a la hora de elegir el producto a adquirir por un consumidor, estudiando en particular los viajes con múltiples paradas y compras multiproducto,
  4. suponer demanda de los consumidores no determinística, y
  5. considerar la calidad del centro como una variable discreta en los modelos, lo que equivale a suponer que hay distintos tipos alternativos de centros a localizar en cada posible ubicación.

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La incorporación de estos elementos a los modelos, de forma individual o combinada, dará lugar a modelos más complejos tanto a la hora de su formulación como de su resolución, pero que se ajustarán mejor a problemas reales, dando herramientas más fiables a las empresas que pretendan competir por un determinado mercado.

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Los modelos resultantes serán en general no lineales, algunos continuos, otros enteros o mixtos. Se prevé que los optimizadores comerciales no sean capaces de resolver estos nuevos problemas con éxito. Se plantearán por ello distintas metodologías para la resolución de los problemas que surjan a lo largo del proyecto, tanto exactas (como posibles linealizaciones, explorar su posible estructura cónica, métodos de ramificación y acotación, etc.), como métodos heurísticos y sus paralelizaciones.

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Los resultados del proyecto son de utilidad, tanto para la comunidad científica, al suponer un avance en el estado del arte relacionado con el planteamiento y resolución de los problemas aquí planteados, como para el sector comercial, ya que permitirán a las empresas una planificación más eficiente de sus procesos de expansión.

Programa

Generación de Conocimiento Científico de Excelencia

Convocatoria

Ayudas a la realización de proyectos para el desarrollo de investigación científica y técnica por grupos competitivos 2024

Área

Ciencias matemáticas (MTM) / Ciencias matemáticas (MTM)

Expediente

22497/PI/24

Investigador

Fernandez Hernandez, Pascual

Grupo de Investigación

INVESTIGACION OPERATIVA