Título: Eficiencia y equidad en problemas de localización con restricciones de distancia: Pareto exacto, metaheurísticas y aplicaciones reales a escala nacional (España)
Ponente: Jesús A. Tapia García (Universidad de Valladolid)
Fecha y hora: 26/05/2026, 13:00
Inscripción online a este seminario (cierre 30 minutos antes del inicio): https://forms.gle/9Fd5BzjyjR2GBY8W7
Lugar: Sala de Seminarios del Edificio Torretamarit (CIO) y online
Organizador:José Luis Sainz-Pardo Auñón
Abstract:
En esta charla se abordan variantes avanzadas de problemas de localización de servicios, poniendo el foco en el equilibrio entre eficiencia y equidad, así como en su aplicación a contextos reales de gran escala, especialmente en el ámbito sanitario.
En primer lugar, se estudia el Problema de Localización con Cobertura Máxima y Restricción de Distancia (MCLDCP), cuyo objetivo es ubicar un número fijo de instalaciones de servicio de manera que todos los puntos de demanda se encuentren dentro de una distancia máxima permitida, maximizando al mismo tiempo la población cubierta dentro de una distancia crítica menor. Este tipo de modelos resulta especialmente relevante en aplicaciones reales, ya que garantiza un acceso equitativo a servicios esenciales. Para su resolución, se proponen dos enfoques metaheurísticos, destacando GRASP por su capacidad para obtener soluciones de alta calidad. La validez de estos métodos se demuestra mediante experimentos computacionales sobre datos simulados y casos de referencia, así como mediante su aplicación a un problema real: la localización de 40 bases de ambulancias en los 2.248 municipios de Castilla y León, caracterizados estos municipios por unas características demográficas muy particulares, baja densidad y elevada heterogeneidad en la distribución de la población.
En segundo lugar, se analiza una extensión del clásico Problema de Cobertura Máxima (MCLP), en la que se introduce una restricción adicional que garantiza que todos los puntos de demanda estén a una distancia máxima de alguna instalación. Esta formulación está estrechamente relacionada con el problema del p-centro, dando lugar a un modelo biobjetivo que busca equilibrar la eficiencia (maximizar la cobertura dentro de una distancia crítica) y la equidad (minimizar la peor distancia de acceso). El trabajo se centra en la obtención de la frontera eficiente, que representa el compromiso entre ambos objetivos. Para ello, se emplea el método de la ε_constraint junto con una nueva formulación matemática que reduce significativamente la complejidad del problema, permitiendo calcular soluciones óptimas de manera exacta. Los resultados, validados mediante una amplia experimentación computacional y un caso real a gran escala en España, muestran mejoras tanto en rendimiento como en calidad de las soluciones, aportando herramientas útiles para la toma de decisiones.