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    Propuesta de modelo conceptual de comunidades portuarias basado en benchmarking y anĂ¡lisis de enfoque sistĂ©mico para sistemas complejos
    (Grupo Editorial Espacios GEES, 2023) ;
    Salgado, Omar
    Este trabajo propone un modelo conceptual de comunidades portuarias basado en benchmarking y anĂ¡lisis de enfoque sistĂ©mico para sistemas complejos. Este cuenta con ocho dimensiones, las que se interrelacionan y tienen como base de construcciĂ³n elementos comunes que se identificaron a travĂ©s de revisiĂ³n bibliogrĂ¡fica y benchmarking. Estas determinan el funcionamiento operacional y el rol que cumplen las comunidades portuarias insertas en un sistema portuario. Esta propuesta fomenta la competitividad de la propuesta de valor para una comunidad portuaria.
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    Algoritmos para el problema de localizaciĂ³n de plantas y centros de distribuciĂ³n maximizando beneficio
    (Ingeniare. Revista chilena de ingenierĂ­a, 2016) ;
    Flores-Garrido, Luis
    Este artĂ­culo presenta un caso particular del problema de localizaciĂ³n de instalaciones. La caracterĂ­stica de este es que considera un conjunto de clusters que representan la acumulaciĂ³n de clientes que demandan un producto en particular. Se desea localizar P centros de distribuciĂ³n donde la demanda de los clusters se satisface solo si localizamos un centro de distribuciĂ³n en dicho cluster. AdemĂ¡s, se debe determinar tanto el nĂºmero de plantas como sus respectivas ubicaciones con el fin de abastecer los diferentes centros de distribuciĂ³n localizados. El objetivo es maximizar la utilidad considerando, por un lado, los ingresos que se obtienen por satisfacer la demanda de los diferentes clusters y, por otro lado, los costos de instalaciĂ³n que se incurren al localizar los centros de distribuciĂ³n y las plantas como tambiĂ©n los costos de transporte de material desde las plantas a los centros de distribuciĂ³n. Otras aplicaciones de este problema se aprecian en redes de telecomunicaciones, redes elĂ©ctricas, etc. Se presenta un nuevo modelo de programaciĂ³n lineal entera que permite resolver instancias pequeñas, hasta 300 clusters, en un tiempo CPU aceptable, los problemas fueron programados con AMPL, y resueltos con CPLEX 11.0. Para instancias de mayor tamaño se presentan heurĂ­sticas que permiten obtener soluciones con un GAP menor al 1%.