Modelo de optimización multiobjetivo para la localización de planta de alimento animal como alternativa de diversificación azucarera

Este trabajo se realizó en la provincia de Camagüey con el propósito de determinar en cuáles e los Centrales Azucareros se puede producir, además, alimento animal, teniendo en cuenta los costos de transportación de materia prima y el producto terminado. Para ello se empleó la técnica de optimización...

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Detalhes bibliográficos
Autores: Martiatu Galván, Justo Dayron; Universidad de Camagüey, Camagüey, Ferrer, Hilda Oquendo; Universidad de Camagüey, Camagüey, Asencio García, Javier Alfonso; Universidad Central de las Villas, Santa Clara
Formato: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:Perú
Recursos:Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ojs.192.168.1.71:article/765
Acesso em linha:http://revistas.untrm.edu.pe/index.php/INDESDOS/article/view/765
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:optimización multiobjetivo; programación entera; macrolocalización
Descrição
Resumo:Este trabajo se realizó en la provincia de Camagüey con el propósito de determinar en cuáles e los Centrales Azucareros se puede producir, además, alimento animal, teniendo en cuenta los costos de transportación de materia prima y el producto terminado. Para ello se empleó la técnica de optimización multiobjetivo denominada método de promedios ponderados. Esta técnica permite introducir el nivel de preferencia que el decisor le proporciona a cada función objetivo del modelo matemático mediante la asignación de ponderaciones. El modelo matemático propuesto se complementa con la programación entera para seleccionar el origen y destino de las materias primas y el producto final. El modelo de optimización utilizado permite seleccionar cuáles son los centrales azucareros que deben garantizar la materia prima y a cuáles plantas de alimento animal deben abastecer, además se identifican los destinos del producto final, atendiendo a la demanda del mismo. En comparación con un problema de optimización monobjetivo, el método propuesto es mejor que el método clásico, ofrece un análisis más completo y mejores decisiones.