{"id":107698,"date":"2011-01-04T00:00:00","date_gmt":"2011-01-04T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/localizacion-competitiva-en-redes-con-reglas-de-eleccion-binarias\/"},"modified":"2011-01-04T00:00:00","modified_gmt":"2011-01-04T00:00:00","slug":"localizacion-competitiva-en-redes-con-reglas-de-eleccion-binarias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/investigacion-operativa\/localizacion-competitiva-en-redes-con-reglas-de-eleccion-binarias\/","title":{"rendered":"Localizaci\u00f3n competitiva en redes con reglas de elecci\u00f3n binarias"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Saul Cano Hernandez <\/strong><\/h2>\n

El prop\u00f3sito de esta tesis es analizar el problema de localizaci\u00f3n de varios centros para una firma que compite con otras firmas ya establecidas, cuando los consumidores se encuentran en los nodos de una red y sus preferencias son de tipo binario. Ello supone que los comsumidores compran en un s\u00f3lo centro, que eligen en funci\u00f3n de la utilidad que les proporciona cada uno de los centros competidores. Se analizan diferentes modelos en los que la utilidad de los centros viene determinada por la atracci\u00f3n percibida por los consumidores, o por el coste de adquirir el producto en cada centro. Dependiendo del caso, el objetivo de la firma ser\u00e1 el de maximizar su cuota de mercado o su beneficio. en el primer cap\u00edtulo analizamos el problema de localizaci\u00f3n competitiva de una nueva firma considerando modelos tipo huff, los cuales se han agrupados de acuerdo al tipo de localizaciones \u00f3ptimas. En primer lugar analizamos los modelos con la propiedad de optimalidad nodal cierta para una variedad de modelos de localizaci\u00f3n. En ellos el pat\u00f3n de elecci\u00f3n es proporcional y parcialmente binario. La optimalidad es en los nodos falla cuando las preferencias son de tipo binario. En un segundo grupo se ha analizado el modelo con patr\u00f3n de elecci\u00f3n binaria considerando que la demanda puede ser constante o variable. con demanda constante siempre existen localizaciones \u00f3ptimas, pero con demanda variable puede que no existan y entonces s\u00f3lo se pueden encontrar soluciones "-\u00f3ptimas. en todos los casos, los resultados conocidos para un centro se han extendido para el caso de varios centros. Tambi\u00e9n se han incluido combinaciones de los modelos anteriores, que hemos denominado modelos con preferencias mixtas. Cuando intervienen preferencias binarias demostramos que los candidatos a localizaci\u00f3n \u00f3ptima son los nodos y los puntos isoatractivos. Un punto es isoatractivo si la atracci\u00f3n de un consumidor por un nuevo centro localizado en dicho punto es igual a la atracci\u00f3n de dicho consumidor por alg\u00fan centro de las firmas competidoras. En los casos en que no se alcanza un valor \u00f3ptimo, siempre es posible encontrar localizaciones "-\u00f3ptimas en las proximidades de los nodos y puntos isoatractivos. en el segundo cap\u00edtulo, se consideran modelos de localizaci\u00f3n-precio, con precios en origen y precios en destino. Se extienden algunos resultados para una firma entrante con un s\u00f3lo centro y costes de transporte lineal, al caso de localizar varios centros con costes de transporte crecientes y c\u00f3ncavos con la distancia. Se demuestra que si el valor \u00f3ptimo se alcanza, entonces las localizaciones \u00f3ptimas son nodos o puntos de isocoste. Un punto es de isocoste si el coste de adquirir el producto por un consumidor en un centro localizado en dicho punto es igual al coste de adquirirlo en alg\u00fan centro de las firmas competidoras. se presenta tambi\u00e9n un nuevo modelo con precios en destino para la expansi\u00f3n de una firma que busca maximizar su beneficio, pero compensando a los centros de su propiedad ya existentes que pierden beneficio como consecuencia de la expansi\u00f3n. Este modelo se plantea como alternativa a otros modelos con objeto de evitar el efecto producido por la expansi\u00f3n conocido como canibalismo. Para este modelo siempre se alcanza un valor \u00f3ptimo y los candidatos a localizaciones \u00f3ptimas son ahora los nodos y los puntos de isocoste. los puntos isoatractivos y puntos de isocoste definidos en los dos primeros cap\u00edtulos, resultan ser tambi\u00e9n puntos isodistantes. Es decir, estan a una predeterminada distancia de alguno de los consumidores. Dicha distancia depende de las caracter\u00edsitcas de cada modelo. As\u00ed pues, para poder resolver los modelos anteriores hay que generar previamente los correspondientes puntos isodistantes. No tenemos constancia de la existencia de alg\u00fan procedimiento para ello, y el cap\u00edtulo tercero se dedica al estudio de tales puntos y su generaci\u00f3n. Se presenta una clasificaci\u00f3n de los puntos isodistantes, que permitir\u00e1 reducir el n\u00famero de candidatos a localizaciones \u00f3ptimas, o "-\u00f3ptimas, en los modelos anteriores. se proponen dos algoritmos eficientes para encontrar la lista completa de candidatos, en dos situaciones. La primera cuando todos los nodos de red son nodos de demanda. La segunda cuando hay nodos de la red en los cuales no hay demanda. en el cuarto cap\u00edtulo se presentan formulaciones como problemas de programaci\u00f3n lineal entera binaria, de los modelos tipo huff binario con demanda constante y variable, modelos con precios en origen y destino, y el modelo para la expansi\u00f3n de una firma. Se demuestra que es posible reducir en todos los modelos el n\u00famero de variables binarias y que es posible expresarlos como modelos de programaci\u00f3n lineal entera mixta, lo que permite resolver problemas de mayor tama\u00f1o. en el quinto cap\u00edtulo, se realizan experimentos computacionales con datos reales de la regi\u00f3n de murcia, espa\u00f1a. Dadas las relaciones obtenidas en los modelos estudiados, se han seleccionado tres de ellos para hacer los estudios. Estos modelos son el de tipo huff con demanda constante, el modelo tipo huff con demanda variable y el modelo para la expansi\u00f3n de una firma. Se realiza un an\u00e1lisis de sensibilidad de acuerdo a los par\u00e1metros de cada modelo. finalmente, se presentan las conclusiones y futuras l\u00edneas de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abLocalizaci\u00f3n competitiva en redes con reglas de elecci\u00f3n binarias<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
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  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Localizaci\u00f3n competitiva en redes con reglas de elecci\u00f3n binarias <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Saul Cano Hernandez <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Murcia<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/04\/2011<\/li>\n<\/ul>\n

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    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
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    • Director de la tesis<\/strong>\n
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      • Pascual Fernandez Hernandez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
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        • Presidente del tribunal: Juan Antonio Mesa l\u00f3pez-colmenar <\/li>\n
        • pilar Mart\u00ednez ortigosa (vocal)<\/li>\n
        • pablo Dorta gonz\u00e1lez (vocal)<\/li>\n
        • alfredo Marin perez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

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