Palabras clave
Multiobjective
Tabu search
Territorial design
Metaheuristics
Particionamiento
Multiobjetivo
Búsqueda tabú
Diseño territorial
Metaheurísticas
Cómo citar
Resumen
El particionamiento sobre datos geográficos es de gran utilidad para resolver problemas relacionados con diseño territorial. Para instancias de tamaño pequeño, este problema incluso es resuelto por métodos exactos en un tiempo de respuesta aceptable. Sin embargo, para instancias de tamaño grande y debido a la naturaleza combinatoria de este problema, la complejidad computacional aumenta y el uso de métodos de aproximación se ha hecho necesario. Un caso en particular de este tipo de problemas que ha tenido nuestra atención en los últimos años es el agrupamiento por particiones para AGEBS (áreas geoestadísticas básicas). Algunos trabajos relacionados se han desarrollado para resolver la formación de grupos compactos de AGEBS, pero la incorporación de restricciones adicionales ha sido poco tratada. Un problema interesante de aplicación muy demandado, es la extensión del agrupamiento compacto para construir grupos bajo el criterio de homogeneidad y/o balanceo en el número de objetos que componen los grupos. Este problema se traduce en un problema multiobjetivo, el cual debe lidiar con dos objetivos para conseguir un compromiso entre ambos. Este trabajo presenta un modelo de programación matemática multiobjetivo y su asociada implementación para lograr el equilibrio entre compacidad y homogeneidad en la cardinalidad de objetos. La metaheurística incorporada a este problema de agrupamiento territorial multiobjetivo ha sido búsqueda tabú.
Citas
M. Altman, The computational complexity of automated redistricting: Is automation the answer. Rutgers Computer & Tech. LJ 23(1997), 81.
M. R. Anderberg, Cluster analysis for applications: probability and mathematical statistics: a series of monographs and textbooks. Vol. 19. Academic press, 2014.
B. Bernabé Loranca, J. E. Espinosa Rosales, J. Ramírez Rodríguez y M. A. Osorio Lama, A Statistical comparative analysis of Simulated Annealing and Variable Neighborhood Search for the Geographic Clustering Problem. Español. Computación y Sistemas (2011).
B. Bernábe-Loranca et al., Extensions to K-Medoids with Balance Restrictions over the Cardinality of the Partitions. Journal of Applied Research and Technology 12(2014), no. 3, 396-408. doi: 10.1016/S1665-6423(14)71621-9
J. García y J. Maheut, Modelos de programación lineal: Definición de objetivos. Modelos y Métodos de Investigación de Operaciones. Procedimientos para Pensar (2011), 42-44.
F. Glover y M. Laguna, Tabu Search Kluwer Academic Publishers. Boston, MA (1997). doi: 10.1007/978-1-4615-6089-0
J. Kalcsics, S. Nickel y M. Schröder, Towards a unified territorial design approach—applications algorithms and GIS integration. Top 13(2005), no.1. With discussion and a rejoinder by the authors, 1-74. doi: 10. 1007 /BF02578982
L. Kaufman y P. J. Rousseeuw, Finding groups in data: an introduction to cluster analysis. John Wiley & Sons, 2009. doi: 10.1002/9780470316801
A. Kharroushe, S. Abdullah y M. Z. Ahmad Nazr, A modified tabu search approach for the clustering problem. Journal of Applied Sciences 11(2011), no. 19, 3447-3453. doi: 10.3923/jas.2011.3447.3453
S. A. Leiva-Valdebenito y F. J. Torres-Avilés, Una revisión de los algoritmos de partición más comunes en el análisis de conglomerados: un estudio comparativo. Revista Colombiana de Estadística 33(2010), no. 2, 321-339. doi:10.15446/rce
J. MacQueen, Classification and analysis of multivariate observations. 5th Berkeley Symp. Math. Statist. Probability. University of California Los Angeles LA USA. 1967, 281-297.
D. Romero, J. Burguette Constantino, L. E. Martínez Stiker y J. R. Velasco Ocampo, Formación de unidades primarias de muestreo. Boletín de los Sistemas Nacionales Estadístico y de Información Geográfica 2.1(2006), 42-51.
M. A. Salazar-Aguilar, J. L. González-Velarde y R. Z. Ríos-Mercado, A divide-and-conquer approach to commercial territory design. Computación y sistemas 16(2012), no. 3, 309-320.
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